生产信息管理系统中产品材料定额统计方法研究

生产信息管理系统中很重要的一部分内容是统计产品中某种材料的定额,在此介绍其具体实现原理和方法.     

分布式多工厂、多分销商的供应链生产计划模型

描述了分布式多工厂、多分销商的供应链生产 计划,以实现最小化提前/拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用的总额为目标建立了模型 ,通过模型转换,求解得到了其生产计划调度方案.计算结果证明了模型的有效性和可行性.     

一种基于SystemC的Job Shop调度问题建模方法

考虑SystemC解决大规模集成电路硬件建模问题的优势,运用事件驱动下进程交互仿真策略,提出了一种基于SystemC仿真平台的生产调度问题建模方法,并将该方法应用于求解经典的Job Shop调度问题。仿真实例表明基于SystemC的仿真建模方法对于求解Job Shop调度问题可以达到令人满意的效果,从而验证该方法应用于实际生产调度问题建模的可行性。     

冷轧合同批量调度的模糊Job Shop模型及算法

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点,提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理,建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况,并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解,给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行,结果表明,该方法可大幅度提高合同交货期满意度,并能有效减少合同批量调度的工作时间。     

不确定条件下的中间存储时间有限的Flow Shop提前/拖期调度问题

生产调度是企业生产过程中一个重要的部分,在实际生产调度过程中,会存在各种各样的不确定性.本文针对不确定条件下的具有不同交货期窗口的F low Shop提前/拖期调度问题,考虑了产品中间存储时间的有限性,用模糊数学的方法来表示产品的不确定处理时间,在模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型.并借鉴生物免疫系统的概念和机理,提出了解决此类特殊问题的模糊免疫调度算法.仿真结果表明了该模型的有效性和算法的较好的收敛效率.     

基于准时生产制的Job—Shop成组调度方法

以成组技术为基础，提出了Ｊｏｂ—Ｓｈｏｐ的一种调度模型，在满足约束条件下使提前和拖期惩罚量最小，同时，把启发式算法与拉格朗日松弛技术结合起来，给出了求解这一调度模型的方法。     

单件制造业准时生产计划的计算机优化系统

本文提出了单件制造业准时生产计划分层优化方法，建立了提前／拖期罚款下的准时生产计划优化模型，设计了生产计划的计算机优化系统。仿真及应用证明系统设计合理，分层计划方法有效，计算量小。     

数据驱动的Job Shop生产调度知识挖掘及优化

在车间作业调度问题的求解过程中,从调度数据中挖掘调度知识,指导优化,对调度方案的精确求解至关重要。因此在分析调度领域海量数据和专业知识的基础上,建立基于本体的调度知识关系模型及知识表示;考虑数据挖掘与知识结合的关系,集成支持向量机和CART决策树学习算法,以实现数据驱动的调度规则获取,并分析调度知识挖掘框架下调度规则的挖掘过程;将调度知识和人工鱼群算法相结合用于生产调度的优化计算,改进人工鱼初始化过程。设计对比实验,实例验证表明算法效率获得较大提高,能够获得更接近实际情况的优化方案,有效减少作业总通过时间,提高了生产效率。     

CIMS环境下单元的柔性计划生产方法

本文研究了ＣＩＭＳ环境下的生产计划问题，考虑了两种市场需求驱动生产方式，一种是在计划周期内各阶段市场需求由预先订货决定，另一种是市场需求不是由预先订货决定，而是一个随机变量，但可根据统计，确认它服从某种分布规律，对于这两种生产方式，本文可给出最优的生产。     

加热炉作业计划优化方法的研究与应用

加热炉的作业效率直接影响企业的最终效益.由于加热炉的复杂性,其作业计划仍然处于手动操作状态.针对加热炉这样一个复杂工业过程,提出一个优化作业计划与调度的编排方法,用于加热炉在正常和异常生产的优化排产.利用最短时间和最早缴期算法进行加热炉正常作业排序.采用蚁群算法搜索异常情况下的最优解,通过跟踪形成作业计划闭环控制,从而实现加热炉作业优化的实时控制.该方法在某钢铁公司进行了实际应用,效果良好.     

面向柔性作业车间调度问题的改进变邻域搜索算法

针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种求解该问题的改进变邻域搜索算法。结合问题特点设计合理的编码方式,采用遗传算法进行最优解搜索,将搜索的结果作为变邻域搜索算法的初始解,以提高初始解的质量。为提高局部搜索能力,设计3种不同的邻域结构,构建邻域结构集以产生邻域解,保证邻域解的搜索过程中解的可行性以提高求解效率。针对一系列典型的柔性作业车间调度问题的实例,运用所设计的改进变邻域搜索算法进行测试求解,并将计算结果与文献中其他算法的测试结果进行比较,验证了所提出方法求解柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。     

LSO改进CGA解决多目标作业车间调度问题

针对传统方法在处理作业车间调度问题时很难将库存容量考虑在内的问题,提出了基于局部搜索算子(LSO)改进交叉遗传算法(CGA)的多目标作业车间调度模型。为了提高所提模型的效率,首先设计一种基于关键路径的交叉遗传算子;然后,设计一种新的局部搜索算子来提高遗传算法的局部搜索能力;最后,基于这两种算子,设计混合遗传算法框架,在考虑调度总完成时间的同时将库存容量作为目标进行优化。所提算法的有效性在FT10、LA01、LA06、LA11、LA21和LA36等基准问题测试中得到验证。仿真结果表明,与较为先进的非劣分层遗传算法(NSGA-II)相比,使用所提算法获得了更好的非支配解,从而更好地解决了多目标作业车间调度问题。     

并行混合遗传算法在车间调度问题的应用

结合先后表编码和完全活动调度概念,设计了基于先后表的完全活动调度算法PLFA,该算法能将可行解与不可行解转化为完全活动调度。并将PLFA算法与遗传算法结合,提出了一种并行混合遗传算法,初始种群由PLFA G-T算法产生,其产生的解都是完全活动调度,采用LOX的交叉算子与基于PLFA G-T算法的变异算子,并使用主从模型的并行遗传算法模型。最后JSP基准实例验证了算法的有效性。     

基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法

车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。提出了一种基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法。该方法首先采用蚁群算法得到车间作业调度问题的一组可行解,然后采用一些启发式规则进一步优化这些可行解。通过将启发式规则有效地融入到蚁群算法中,使得该混合方法的优化效率得到极大的改进。仿真实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

汽车装配车间生产计划与调度的同时优化方法

文中提出三种新方法来解决汽车装配车间生产计划与调度的同时优化问题.首先将汽车装配线简化为一个Flow shop问题,并建立其混合整数规划模型,以求得使各装配工位的准备成本和空闲时间尽可能少并尽可能满足产品需求的粗生产计划.然后在粗生产计划的基础上考虑装配线的细节,用Tabu搜索法与快速调度仿真相结合的三种不同启发式算法使生产计划与调度同时得到优化,并给出了三种算法的复杂性.大量算例的比较研究表明了这些算法的有效性和适用性.     

最优递阶随机生产计划与控制

研究了敏捷制造车间(AMW)中的最优递阶随机生产计划与控制问题.首先根据实际需要建立关联方程有延迟的车间生产的随机非线性规划模型,即一种求解动态优化问题的静态优化模型.为求解方便将其转化成确定非线性规划模型并通过引进约束进一步转化成线性规划模型.然后,提出分别用卡马卡算法和基于卡马卡算法的关联预测法进行求解,并编制了相应软件.算例研究表明所提方法是非常有效的.     

确定污水网络中Steiner点位置的算法及应用

介绍了一种工程上有十分重要的运用价值的污水网络最短树中Ｓｔｅｉｎｅｒ点位置的算法。文中从工程实际出发，将高阶非线性方程组转化成多个一阶或二阶的线性方程组，使计算机进行快速迭代运算成为可能。文章对算法的收敛性作了严格的数学证明。该方法用于 无锡市的污水改造工程，取得了令人满意的结果。     

虚拟轴数控机床刀具运动状态的实时规划

提出了虚拟轴数控机床的递阶控制方法, 并着 重介绍了递阶控制的第一级——刀具运动状态实时规划所涉及的切削路径生成、刀具运动路 径计算和刀具运动姿态规划三个关键问题的求解过程, 为虚拟轴机床数控系统的研究开发奠 定了必要的理论与技术基础．     

柔性制造单元一种多层计划调度方法

柔性制造单元的计划与调度问题已有许多的讨论,但大都针对具体的系统以及对任务做某些假设,本文提出一种多层计划和调度的方法并对每层的功能进行讨论,这种方法的结构可应用于各类单元.同时提出三种机器资源的分配方法.文中给出了仿真结果表明此方法是比较有效的.