运用改进的SPEA2算法优化网格工作流调度方法

提出了一种QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法ISPEA2,该算法基于表达结构丰富的AGWL网格工作流模型,在SPEA2算法中引入约束检测对网格工作流调度问题进行优化,克服了当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、涉及QoS参数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的缺陷,可供决策者根据用户的实际需求从产生的Pareto优化解集中选择最终的满意解。通过与采用原SPEA2设计的网格工作流调度算法OSPEA2的比较,表明ISPEA2算法所获得的Pareto优化解集都是满足QoS约束的非支配解,且获得了更优的平均结果。     

基于免疫蜂群算法的冷轧生产调度优化方法

冷轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,生产约束包括轧制板坯的宽度、厚度、硬度跳变及交货期提前和拖后惩罚等。基于1．sP（多旅行商）问题,建立了冷轧生产调度问题的最小值模型,提出了一种免疫蜂群优化求解算法。通过给蜂群注射疫苗产生出代表新的解集的种群,避免算法在优化过程中陷于局部极值。针对工业数据的仿真结果表明：免疫蜂群优化算法明显优于人工蜂群优化算法的解,具有较好的收敛性和快速性。     

柔性Job Shops集成调度启发式算法

为有效解决柔性作业车间(Job Shops)的加工与搬运集成调度问题,以最小化最大完工时间(Makespan)为调度目标,建立非线性规划模型,提出基于贪婪启发式策略的变邻域搜索算法(GRS-RVNS).根据准时(JIT)生产和均衡生产思想构建贪婪启发式策略快速求初始解.利用析取图表示可行解并根据析取图调度的性质定理构建有效的搜索邻域,进而利用随机变邻域搜索算法对初始解进行优化.对提出的算法进行仿真实验分析,结果表明:该算法求解时间短、调度方法有竞争性.     

加工时间不确定的船体分段空间调度方法

针对调度过程中存在的不确定性因素及调度对象存在关联约束关系,提出了一种加工时间不确定的船体分段空间调度方法.以旁板这一类分段关联件的加工时间的变动作为不确定影响因子,建立了船体分段在不确定环境下的空间调度模型,目标为最小化由不确定因素造成分段提前、拖期的时空占用成本.该模型考虑了船厂实际生产过程中的随机加工时间以及分段和关联件的约束关系,结合某船厂的实际生产数据进行实例验证,结果表明,该模型能对加工时间不确定条件下的船体分段空间调度给出较优的调度解,而且在空间调度解的质量和模型应用范围等方面更贴近船厂现实生产情况.     

带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能.     

基于数字微流控生物芯片的液滴调度算法

改进并应用项目调度遗传算法解决了数字微流控生物芯片中液滴的调度优化问题。在给出该问题的有向图模型和数学模型的基础上,详细阐述了算法的编码、交叉、变异和评价等操作步骤。用真实的生物化验的操作步骤作为实例(多元体液的体外检验),对算法进行计算机仿真。实验结果表明,对于大规模的生物化验来说,该算法得到的结果最接近问题的最优解,可以求得一个既满足次序约束又满足资源约束的液滴最优调度顺序,其搜索性能优于与其对比分析的其他调度算法。对于数字微流控生物芯片的体系结构设计具有一定的理论和实际应用价值。     

一种基于弱实时的加权公平队列调度算法

针对目前的一些实时应用，例如视频传输应用、网络传输延迟和网络资源利用率相矛盾的问题，结合弱实时理 论，提出了基于弱实时约束的广义处理器共享(WGPS)的调度策略以及面向分组模型的基于弱实时约束的加权公平队列 (W2FQ) 调度算法.该算法以加权公平队列(WFQ)调度算法为基本算法，根据丢失率参数和弱实时约束的要求，适当丢失一 些分组，从而可以降低网络传输延迟和减小网络服务带宽.理论分析和仿真结果表明，该算法是一个公平可行的调度算法 ，而且与WFQ算法相比，实时应用能够得到更及时的传输且保证服务质量不受影响.     

基于免疫粒子群的调峰炉热力站优化调度

为了实现供热节能,对调峰炉热力站进行优化调度．首先结合供热能耗最小和运行费用最小两种调度模型,建立一种综合节能最优的调度模型,该模型可适应不同调峰模式下的供热需要．然后将免疫粒子群算法(Immune particle swarm optimization,IPSO)应用于优化调度的寻优计算,采用免疫算法,对粒子群算法(PSO)进行改进,避免了粒子群算法中存在的算法早熟、容易陷入局部极值等问题,能更准确快速地求解出优化调度结果．通过实例验证了该算法的优越性,计算结果表明调峰炉热力站的优化调度达到了节能的目的．     

基于关联调度模型的模糊环境下车间动态调度

为了实现在模糊加工环境下实时的动态调度,采用调度节点和调度链的建模思想构建车间作业的调度关联模型.通过调度节点和调度路径描述调度任务中的约束关系.考虑实际生产调度过程中存在的大量不确定因素,将调度关联模型引入模糊加工环境中,结合模糊加工状态下作业计划关联方法构建调度可行解,并通过蚁群算法求解调度任务的优化方案.仿真结果表明,该方法能够在加工时间和交货期不确定的情况下,通过动态调度模型的关联过程获得较为优化的调度方案.     

基于改进智能水滴算法的双资源约束车间调度

为了解决多资源约束下的作业车间调度问题,提出了一种改进智能水滴算法.该算法采用了基于工序与加工机器相融合的两层编码方式建立问题和算法的映射关系,运用随机方法初始化产生可行解,结合精英保留策略加快算法的收敛速度,嵌入迭代局部搜索算法以增强算法的全局搜索能力,并来解决影响车间调度的3个主要成本因素,即最小化延期成本、最小化人工成本和最小化设备运行成本.通过实例的收敛性能对比,证明算法具有优秀的全局开发能力和收敛性.实验表明了该算法能够有效求解双资源约束车间调度问题.     

流水工序调度与生产效率的关系模型分析

提出一种基于粒子群算法的流水工序调度任务优化模型.利用流水工序调度任务的特点得到流水工序时间约束条件,利用粒子群算法的原理建立流水工序调度任务优化模型,利用粒子群算法对模型进行求解.仿真实验表明,利用该算法能够得到流水工序调度问题的最优解,提高生产效率.     

基于多目标拆分优化思维的拥塞网络数值调度方法

针对网络拥塞数值调度中存在的盲目性问题,提出了一种基于多目标拆分优化的网络拥塞数值调度方法.将拥塞网络的数值调度问题进行模型化表示,并将拥塞过程调度的最优问题分解为多个目标同时优化问题:即信道最优任务分配问题和路由拥塞调度问题.根据粒子群算法,对信道分配问题的最优解进行计算,同时设计约束模型并利用遗传算法求解拥塞调度问题,实现了在拥塞状态下的网络数值调度.结果表明,所提出算法获得的拥塞调度方案具有较好的可执行性.     

采用轮盘赌法的造纸企业生产调度排产模型的优化设计

在传统生产调度模型的基础上,对造纸企业生产调度的排产模型进行了优化设计,引入了一种激励机制,并将工人的心理因素应用到多目标造纸企业生产调度问题中.针对传统方法中权值分配不合理会导致某个目标下非支配解遗失的问题,采用了均值自适应法求解方法,并对交叉和变异策略进行了改进,即采用轮盘赌和精英选择策略保留了优良的个体,使遗传算法中权值系数的设置得到了很大程度的改善,提高了多目标下遗传算法的优化性能.     

多阶段连续型柔性制药车间调度

针对包含易变质药品的柔性均衡制药车间调度问题,提出一种基于列生成框架的算法.通过设计面向虚拟作业对的排序策略,表征制药过程中的无等待现象,利用动态规划方法求解由原调度问题衍生出的价格问题,并设计改进的分支定界算法求得最终的调度方案.由不同规模的数值实验可知,对于规模较小的多阶段连续型柔性制药车间调度问题,提出的算法可求得最优解;对于传统优化软件难以求解的较大规模问题,该算法仍可在较短时间内得到高质量的药品生产调度方案,从而验证了该调度算法的有效性,并可为实际连续型柔性制药车间提供辅助排程决策.     

Improved Scatter Search Algorithm for Multi-skilled Personnel Scheduling of Ship Block Painting

This paper focuses on the optimization method for multi-skilled painting personnel scheduling.The budget working time analysis is carried out considering the influence of operating area,difficulty of spraying area,multi-skilled workers,and worker’s efficiency,then a mathematical model is established to minimize the completion time. The constraints of task priority,paint preparation,pump management,and neighbor avoidance in the ship block painting production are considered. Based on this model,an...     

JIT意义下极大化顾客满意数的并行多机问题

随着JIT(Just-In-Time)生产管理技术的出现和发展,考虑到以往极大化顾客满意数问题的研究只限于单机问题,而实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况是并行多机问题,提出了一个在JIT意义下, 极大化顾客满意数的并行多机问题,并在分析相应的单机问题最优排序的基础上,构造出一个求解其多机问题的启发式算法,该算法的构思新颖,计算复杂性低,适用求解多机问题,具有工程实用价值的有效算法.最后给出了一个数值例子.     

柔性作业车间分批调度多目标优化方法

为了解决柔性作业车间中小批量工件的分批调度多目标优化问题,构建以制造工期、拖期惩罚、加工成本、批次数量和机器总负荷为目标函数的柔性作业车间多目标调度模型.应用改进的强度Pareto进化算法（SPEA）求解.在该算法中,应用模糊c 均值聚类（FCM）加快外部种群的聚类过程,引入自适应的变异算子来增强解的多样性.采用约束Pareto支配和可变长度的编码策略,一次运行就能够求得Pareto最优解集.利用模糊集合理论得到Pareto解的优先选择序列,并从中选出一个最优解.该方法将工件分割成具有柔性数量的多个批次,使各批次的工艺路线选取及加工顺序得到优化.通过实例仿真对该方法的性能进行比较分析.将该方法应用于某机械公司车间调度中,验证了该方法的有效性和适应性.     

考虑设备时变效应的晶圆加工序列决策调度方法

为改善半导体生产过程中设备状态不确定引起的时变效应可能造成生产计划难以推进、生产效率下降等问题,使用考虑设备时变效应的晶圆加工序列决策调度方法制定调度方案。采集过往加工工时数据,挖掘设备状态变化的特征参数与晶圆的加工工时时变效应的关联关系,从而建立考虑时变效应的平行机调度模型,实现最大完工时间的最小化。设计集成调度优化知识的混合搜索算法(HSAOSK),利用单机调度最优规则与多机调度优化知识库减少搜索空间,提高算法的计算效率。实际算例的分析结果表明：HSAOSK算法求解小规模算例的最优解与精确算法(BRA)相同,求解大规模算法时与其他优化算法相比,最大完工时间可减少6.17%,且计算时间非常短,HASOSK算法的优越性能满足构建半导体调度决策方案的需求。调度决策方法不仅能为具有时变效应的半导体生产系统提供有效的加工序列决策,还能针对设备状态提供不同的维护决策以保证生产效率。     

生产过程优化调度模型应用

该文讨论了坎得力等人提出的生产过程调度优化理论和数学建模.为了满足某制药厂的生产工艺进行生产过程的优化调度,对原有生产过程调度优化的数学模型进行改造,增加了设备在某一时间段不开工的约束,然后根据新的数学模型用软件来实现生产优化调度.软件的功能有用状态任务图网络来描述生产工艺,把状态任务图网络转化为用优化编程语言进行描述的求解模型,用ILOG CPLEX求解器进行求解,再用甘特图显示调度结果,并利用Petri网对生产过程进行仿真.     

应用计算机调度货运车辆的算法研究

由于考虑到城市货运调度模型兼有数学与管理两重性质的特点,本文在充分分析现行启发式及规划式两类货运调度算法的基础上,提出两环节规划式调度算法:首先应用运筹学的规划法求得城市货运空车整体调度方案的最佳理论解,然后以此为目标采用组合式算法进一步求出与之相同或尽可能接近的实际解。本算法在拥有100～200辆汽车的城市货运企业进行实际运行试验结果表明,平均每日约可提高里程利用率2％以上。