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.     

柔性制造单元的一种调度算法

本文提出了一种新的柔性制造单元的调度算法,它在离散周期控制的基础上加上事件中断以适应系统状态的随机干扰,在流控制中,我们不仅决定产品类型的混合比,同时决定每种工件在各加工路径的比。文中给出了一个制造单元的仿真结果,它表明了算法的有效性。     

柔性制造单元的智能调度系统

本文基于递阶控制原理提出了柔性制造单元的一种新的计划与调度方法,并综合采用了理论分析、专家系统技术和仿真技术,建立了一个智能调度系统原型.另外,在制造单元调度问题的描述上采用了状态方程形式,从系统的观点来研究调度问题.并在此基础上建立了仿真模块,对单元的加工过程进行了仿真实验.     

一种基于动态决策块的超启发式跨单元调度方法

对运输能力受限条件下的跨单元调度问题进行分析, 提出一种基于动态决策块和蚁群优化 (Ant colony optimization, ACO) 的超启发式方法, 同时解决跨单元生产调度和运输调度问题. 在传统超启发式方法的基础上, 采用动态决策块策略, 通过蚁群算法合理划分决策块, 并为决策块选择合适的规则. 实验表明, 采用动态决策块策略的超启发式方法比传统的超启发式方法具有更好的性能, 本文所提的方法在最小化加权延迟总和目标方面有较好的优化能力 并且具有较高的计算效率.     

基于成组技术的一种柔性调度方法

研究柔性制造系统中工件的加工调度问题，通过对加工路线作弱化处理来提高调度质量、即在工艺约束条件下确定工序的成组优化。利用遗传算法可以有效地解决这一过程的寻找问题。仿真实验表明方法有效。     

基于混合蛙跳和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限条件下的跨单元问题,提出了一种基于混合蛙跳与遗传规划的超启发式算法.将改进的混合蛙跳算法作为超启发式算法的高层框架,为跨单元调度问题搜索启发式规则,同时利用遗传规划产生可以兼顾多因素的优质规则,用于扩充超启发式算法的规则集.实验表明,提出的算法可以有效地搜索出优异的规则组合,并且通过遗传规划产生的规则可以在很大程度上改善候选规则集,提升算法性能.     

考虑运输能力限制的跨单元调度方法

工件在生产单元之间频繁转移产生了跨单元调度问题.本文结合我国装备制造业的生产实际,提出考虑运输能力的跨单元调度方法,设计了一种基于离散蜂群与决策块结构的超启发式算法.针对传统超启发式算法的局限性提出动态决策块策略, 同时改进传统蜂群算法的侦查蜂策略,使之具有更好的优化性能.实验表明,动态决策块具有比静态决策块更好的性能,算法在优化能力和计算效率的综合性能上优势显著,并且问题的规模越大,优势越明显.     

一种基于服务质量保证的多天线跨层调度方法

多天线技术由于其能显著地提升系统吞吐率而备受关注.基站通过选择当前信道状态最好的用户进行通信能进一步提升系统吞吐率.但系统仅根据用户的信道状态信息调度用户会引起用户服务质量的下降.基于以上考虑.提出了一种基于服务质量保证的跨层调度算法.考虑了两种业务类型,实时业务和非实时业务.为了保证这两种不同业务类型不同的服务质量要求,系统为每个用户赋予一个与之对应的优先级参数.优先级参数随用户的服务状态和信道信息动态变化.调度器根据用户的优先级参数调度用户.仿真结果表明,提出的多用户调度算法能在满足用户服务质量要求的前提下,实现对无线资源的有效利用.     

基于改进变邻域NSGA-Ⅱ的绿色跨单元调度问题

针对绿色背景下跨单元调度存在加工效率低和能源消耗高等问题,建立了以最小化完工时间和全局能耗的多目标数学模型。提出了一种改进变邻域NSGA-Ⅱ算法求解模型。首先引入三层编码表达问题特征,然后设计了考虑运输时间的解码方法,提出一种基于Sigmoid函数的自适应交叉变异率以保证种群多样性,最后构建了三种变邻域结构融入改进后的NSGA-Ⅱ算法来增强局部搜索能力。实验表明,改进后的算法能有效求解模型,运输时间能够协调完工时间和能耗关系。     

带有跨工序约束的柔性job shop调度问题*

飞机制造企业的金属加工车间是一种小批量、多品种生产,其生产指挥是一种带有跨工序约束的柔性job shop调度问题。针对这个NP-hard问题,提出一种三阶段启发式方法,通过依次完成瓶颈工作中心的判定、设备分配和任务排序,使这一问题的复杂度得以逐步降低,从而可以在多项式时间内得到有效的调度方案。实际运行表明,依据该启发式方法产生的调度方案,其关键路径的等待时间占总完工时间的比例不足1.5%,取得了满意的效果。     

考虑非确定加工时间的柔性作业车间调度问题研究

加工时间不确定的柔性作业车间调度问题已逐渐成为生产调度研究的热点。采用区间表示加工时间范围,利用时间Petri网建立区间柔性作业车间调度问题形式化模型,并运用网模型的状态类图进行可达性分析,计算出所有可行变迁触发序列。通过对触发序列的时序分析,提出一种有效的逆向分步法来构造触发序列的时间约束不等式,进而求解线性规划问题来获得最小完工时间下界(上界)的优化调度策略。最后利用实例分析验证了模型及所提方法的正确性和可行性,为实际的区间柔性作业车间调度问题提供有效方案。     

面向柔性作业车间调度的多策略鲸鱼优化算法

以某大型家具企业的柔性生产制造过程中调度问题为研究对象,提出了一种主要用于求解柔性作业车间调度问题的多策略鲸鱼优化算法(multi-strategy whale optimization algorithm, MWOA),首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群;同时设计了非线性收敛因子和自适应惯性权重系数来平衡全局探索和局部开发能力;然后结合差分进化(differential evolution, DE)算子提高了WOA的利用和搜索能力,最后采取最优个体混沌搜索策略,减少WOA算法出现早熟收敛现象的概率.以最小化最大完工时间为求解目标,对基准测试问题与某家具企业的生产制造过程的调度优化问题进行了求解,结果表明提出来的多策略鲸鱼优化算法克服了基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,与对比算法比较,取得了更好的寻优效果.     

一种新的FMS混合调度算法

在综合一种新的Petri网模型以及另一种新的混合优化策略的基础上,提出了一种具有全局优化特征的PMS调度算法,最后,仿真结果验证了该算法的有效性以及良好的研究与应用前景。     

柔性作业车间生产计划与调度集成优化求解策略

针对柔性作业车间(Flexible job-shop, FJS)生产计划(Production planning, PP)与调度紧密衔接的特点, 建立了生产计划与调度集成优化模型. 模型综合考虑了安全库存、需求损失及工件加工路线柔性等方面因素. 提出了一种基于拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation, LR)的分解算法, 将原问题分解为计划子问题与调度子问题. 针对松弛的生产计划子问题, 提出一种新的费用结构, 以保证生产计划决策与实际情况相符, 并设计了一种变量固定—松弛策略与滚动时域组合算法进行求解. 对于调度子问题中的加工路线柔性问题, 提出了一种新的机器选择策略. 通过数值实验验证了模型与算法的有效性.     

基于最大熵神经网络算法的柔性制造系统调度策略研究

为了解决传统神经网络BP梯度下降算法在解决柔性制造系统调度策略时易陷入局部最优的问题,在规则化神经网络结构的基础上,提出了一种基于最大熵的神经网络权值优化算法,利用神经网络隐层节点变量的条件概率,在计算寻优过程中,通过改变收敛算子求解熵函数的期望,进而迭代求解网络的最优权重向量,对比实验表明,相较BP梯度下降算法,采用最大熵权值调整算法,数据搜索空间范围大,能保证系统准确收敛到全局最优解,算法鲁棒性好,在实际的调度策略应用中,该算法能明显缩短整体生产任务的加工周期,达到提高企业生产效率的目的。     

基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题

针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法（GSO）,算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性.     

半导体封装测试生产线排产研究

以某半导体封装测试（Semiconductor assembly and test manufacturing,ATM）企业为研究背景,对半导体封装测试的生产过程进行分析总结,提出一种新的“产能限定混线车间”（Capacity-limit flexible flow-shop,CLFFS）模型作为半导体封装测试生产线的排产模型.通过对半导体封装测试的特殊逻辑处理、排产方法以及排产规则等进行研究,提出采用逻辑约束和调度规则双层优化控制的启发式正序排产算法作为半导体封装测试的总体排产方法,同时针对批准备单处理生产阶段,提出一种新的预测开机控制优化调度方法.最后,结合CLFFS排产模型和所提出的策略方法,给出半导体封装测试排产的应用研究示例与比较,结果证明本文给定的总体排产方法在ATM中具有很好的可行性和业务逻辑嵌入的即便性,同时本文所提出的新的预测开机控制优化调度方法能够很好的缩短生产周期,提高生产效率.