流程工业拟实优化调度系统

流程工业生产调度是典型的多工序、多约束、多目标的调度问题,实现优化调度非常复杂。在分析调度建模问题的基础上,提出了拟实优化调度思想和流程工业拟实优化调度原理。给出了流程工业拟实优化调度系统框架及其系统分析设计方法。实现了基于可视化生产系统建模、优化求解、过程模拟、过程监控等为一体的流程工业优化调度。在制药企业的实际应用表明,该系统建模简单、提高了生产调度能力和生产效率。     

流程工业计划调度技术研究与发展分析

计划调度系统是企业生产活动的组织和管理中心,是提高企业综合效益的有效途径,该文分析了流程工业计划调度系统特征,全面深入地研究了生产计划与调度问题的模型框架及求解技术,并针对目前流程工业计划调度研究中存在的问题,从系统结构、建模优化、智能求解等方面提出了流程企业计划调度技术的发展趋势,为流程企业的生产优化组织与运作提供了方法论的指导。     

基于广义粗糙集的流程工业车间调度研究

针对流程工业某电化厂聚氯乙烯车间的生产过程,基于统一时间离散化方法,用广义粗糙集理论对投入产出比、设备转化率等不确定参数进行描述,建立了基于广义粗糙集有限中间存储的流程车间调度问题模型.该模型以最大化产值及精度要求为目标,考虑了设备容量约束、设备生产能力、物料平衡等多种约束,并应用基于改进进化策略的差分进化算法进行求解.仿真结果表明了该算法和模型的可行性及有效性.     

混合算法在钢构企业生产调度系统中的应用

针对钢构企业生产调度约束复杂、寻优困难等问题,提出了多目标生产调度的生产调度模型,并利用蚁群遗传混合算法求解生产调度计划。以某钢结构企业设计实现的生产管理系统为依托,研究了生产调度系统的执行情况,通过不同方法进行模拟计算和比较,验证了该多目标生产调度模型的解可节省生产时间,从而指导钢结构生产以提高效率。     

基于节点流的流程工业生产物流调度方法及应用

流程工业生产物流动态平衡调度是典型的多工序、多目标、多约束的多机并行调度问题,难以解析建模.为此,提出了节点流控制及切换的概念,建立了生产调度模型,并采用多目标分层求解调度模型.在此基础上,提出了流程工业生产的物流平衡调度方法.实际应用表明,所提出方法提高了物流动态调度的准确性和生产效率.     

基于粒子群算法的流程工业生产调度研究

以优化流程工业生产为目标,研究了将基于惯性权重的粒子群算法应用到流程工业的生产调度问题。在对流程工业生产调度问题进行分析的基础上,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的生产调度模型。调度算法采用动态惯性权重,使惯性权值在粒子群算法搜索过程中线性变化,以提高粒子群算法的优化性能。给出了粒子编码与解码实现方法,以及具体的算法实现过程。以某流程工业企业生产调度实例为例,利用建立的优化调度模型和设计的粒子群算法进行了实验仿真,结果表明,建立的调度模型和设计的算法是可行的,与蚁群系统方法相比较,有较好的调度性能,适用于解决流程工业实际生产调度问题。     

多组合设备的调度控制研究综述

在半导体芯片制造中越来越广泛使用多组合设备.本文介绍了多组合设备的结构配置、生产运行过程、调度控制问题的一般特征条件、应该满足的约束及周期性调度策略;分析了问题的复杂性因素.从多组合设备的结构特征、运行过程特征两方面分类综述了调度问题的建模、分析方法、调度算法及存在的问题,最后指出了未来的研究方向.     

运输能力有限的分段两阶段多车间调度问题

为有效解决船舶分段生产过程中存在的返工、运输能力限制以及堆场面积约束等问题,分析两阶段多车间调度的特点,构建了运输能力有限的分段两阶段多车间调度模型。模型综合考虑了分段批次内重调度、批次间的分割合并、分段返工以及缓冲面积和运输能力约束,目标是最小化分段的最大完工时间,建立分段在加工车间、装配车间以及堆场中的调度数学模型。利用基于路径选择的分段两阶段多车间调度启发式算法进行求解,并通过数值实验以及对比分析验证了模型的合理性和算法的有效性。     

氧化铝配矿调度方法研究及软件实现

为了解决氧化铝配矿调度过程中不确定性因素多、计算工作量大、难以获取最优方案以及生产结构不合理造成能源浪费等问题,以能耗最小为目标函数,结合生产经验,建立了烧结法和拜耳法统一配矿的优化调度模型,并针对模型中存在的非线性、多约束和多目标特点,运用了一种引入变异算于的混合粒子群算法进行寻优.在充分考虑了软件工业实用性及界面友...     

基于混合遗传算法的订单生产调度在机车车辆行业中的应用

机车车辆行业作为典型的面向订单的机械制造企业,优化的生产调度方法能提高订单的准时交货,缩短产品的生产周期,提高企业的市场竞争力。订单生产调度问题是典型的NP-hard问题。遗传算法(Genetic Algorithms)为求具有多个约束的复杂问题提供了有效的方法。但是遗传算法的局部搜索能力比较差,在解决订单生产调度问题中存在着明显的不足。本文引入了局部搜索能力很强的禁忌搜索算法,用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合遗传算法来解决机车车辆行业中面向订单生产调度问题。     

带流水作业工程项目调度问题的遗传算法

介绍了带流水作业的工程项目调度问题，这是项目网络中带有流水作业子网络的项目调度问题。它不仅带有常规的时序和资源约束，还带有流水作业所带来的特殊约束。首先给出了带流水作业工程项目调度问题的描述；进而提出一种解决该问题的遗传算法。该算法引入了基于项目划分的编码方式，将个体划分为流水基因段和非流水基因段，并分别进行遗传操作。最后对提出的算法进行了数值计算验证，结果表明了算法的有效性。     

工件带到达时间并具有成组约束的车间排序算法

针对模具制造过程的特点,在工件不同时到达的情况下,研究了前阶段带有成组约束的两阶段柔性同序加工车间的调度问题,建立了目标函数为最小化最大完成时间的调度数学模型,基于Potts的RJ’算法提出解决此类问题的启发式算法,并将该算法应用到轮胎模具企业的生产实例中,通过仿真说明数学模型和求解方法的可靠性和有效性。     

可重入混合流水车间调度的拉格朗日松弛算法

为了有效提升多重入车间的生产效率,考虑了实际生产中检查和修复过程对于逐层制造的可重入生产系统的重要性,提出了基于拉格朗日松弛算法的可重入混合流水车间的调度方法.首先进行了问题域的描述,并在此基础上以最小化加权完成时间为调度目标,建立数学规划模型.针对该调度问题提出了基于松弛机器能力约束的拉格朗日松弛算法,使松弛问题分解成工件级子问题,并使用动态规划方法建立递归公式,求解工件级子问题.随后,使用次梯度算法求解拉格朗日对偶问题.最后,对各种不同问题规模进行了仿真实验,结果表明,所提出的调度算法能够在合理的时间内获得满意的近优解.     

Open pit mine production schedule optimization using a hybrid of maximum-flow and genetic algorithms

Production scheduling is a critical activity for the long-term production planning of open pit mining operations. It deals with the effective management of resources and maximizes cash flows to generate higher profits over the life of a mine. Production scheduling problems determine that blocks be mined and processed over a number of periods subjected to mining and processing constraints, which makes the problem more complex. The complexity is further increased due to the uncertainty in the input parameters. In this study, the maximum flow algorithm with a genetic algorithm is used to generate the long-term production schedule. The graph structure for maximum flow is created for multiple periods under uncertainty, and the flow in the arcs is controlled by a genetic algorithm to develop a production schedule. Numerical results for realistic instances are provided to indicate the efficiency of the solutions.     

Minimizing total flow time for the non-permutation flow shop scheduling problem with learning effects and availability constraints

The flow shop scheduling problem is an attractive subject in the field of scheduling, which has attracted the attention of many researchers in the past five decades. In this paper, the non-permutation flow shop scheduling problem with the learning effects and machine availability constraints has been studied for minimizing the total flow time as a performance measure. First, a mixed integer linear programming model has been proposed for the modeling of the problem and then, an effective improving heuristic method, which is able to find proper non-permutation solutions, has been presented. Finally, the computational results are used for evaluation the performance and effectiveness of the proposed heuristic.     

钢铁企业热电系统多能流网络多工况优化调度

钢铁企业热电系统是典型的耗能大户, 合理有效的能源调度对提高企业能源利用效率、低碳发展、实现碳 中和目标具有重要意义. 考虑热电系统涉及的多种能源介质相互关联和耦合, 产耗量随生产计划以及主工序设备运 行状态的改变动态变化等特征, 提出一种基于多能流网络的多工况优化调度模型. 首先, 针对热电系统能源利用过 程中的多工况特征, 提出基于多维隐马尔可夫–动态时间弯曲混合模型的工况识别方法, 并基于能源介质产生、消 耗、转换的能量流路径分析, 建立热电系统多能流网络模型, 将不同能源介质的需求量等价为对蒸汽、电力和副产 煤气的需求量. 其次, 综合分析能源介质动态平衡约束、设备产耗能约束、多能源消耗约束, 建立热电系统多目标优 化调度模型, 并得出能源介质调度方案. 通过钢铁企业实际生产数据实验表明, 本文方法能够有效保证系统安全运 行、减少系统外购煤的消耗量、增加系统自身发电量、降低运行成本、降低碳排放.     

基于不确定作业时间的FSM P 调度问题研究

针对一类加工时间不确定的FSMP调度问题，建立了基于扩展期望区间数近似不确定参数的优化模型．提出了利用扩展期望区间数构造参数近似边界的取极大运算方法，给出了包含不确定度控制指标的多目标优化模型．基于算例，讨论了决策因子和不确定度控制指标对调度性能的影响，仿真结果及分析表明了该模型和算法的有效性与鲁棒性．     

约束不均衡条件下车辆双层线路规划流动稳定性问题研究

双层线路在高峰期时,车辆规划计算最优解过程中为每个约束条件都分配一个最优解,会极大地浪费计算资源。车辆物流线路规划过程中,约束条件不均衡的天然特性,会导致规划过程车辆的流动稳定性受到影响。针对约束条件不均衡,对车辆双层线路规划流动稳定性影响的问题展开研究。构建了车辆物流线路双层规划Stackelberg模型,上层部分主要用于约束车辆物流线路的容量以及结构,排除不可用路线;下层部分主要对车辆物流线路实施均衡化配流,防止过多的车辆拥挤在同一路线中。利用模型将调度业务整合到高容量的路线中调度。在模型中加入调度资源缓存技术,保证调度过程的稳定性。实验结果表明：与使用单一模型求解相比,使用该模型进行调度业务疏导,可以在很大程度上获得更稳定的性能,解决了车辆物流线路规划流动稳定性问题。     

冷轧机组批量作业计划模型与算法

针对编制冷轧机组作业计划受到钢卷宽度跳跃、入口厚度跳跃和出口厚度跳跃等多个工艺约束的问题, 把排产过程归纳为非对称双旅行商问题, 建立了冷轧机组生产作业计划的Pareto多目标模型. 提出了基于Pareto非支配集的自适应多目标蚁群算法, 利用自适应蚁群算法和Pareto非支配集思想, 综合考虑多个目标, 自适应地提供蚂蚁路径搜索参数, 并对得到的非支配解集对应路径更新信息素, 引导蚂蚁向最优解集方向搜索, 最终提供多个可行的批量作业计划, 根据生产要求从中选择合适的最优排产结果. 利用某冷轧薄板厂实际的生产数据进行仿真实验, 表明模型与算法在冷轧机组批量作业计划编制过程中具有可行性.     

Scheduling the production of rolling ingots: industrial context, model, and solution method

We study a real‐world scheduling problem arising in the context of a rolling ingots production. First we review the production process and discuss peculiarities that have to be observed when scheduling a given set of production orders on the production facilities. We then show how to model this scheduling problem using prescribed time lags between operations, different kinds of resources, and sequence‐dependent changeovers. A branch‐and‐bound solution procedure is presented in the second part. The basic principle is to relax the resource constraints by assuming infinite resource availability. Resulting resource conflicts are then stepwise resolved by introducing precedence relationships among operations competing for the same resources. The algorithm has been implemented as a beam search heuristic enumerating alternative sets of precedence relationships.