机器混合故障下柔性作业车间鲁棒调度方法

柔性作业车间机器在生产过程中时常发生退化故障和突发故障,针对这种混合故障,考虑用预防性维护来防止退化故障,通过插入缓冲时间的方式来吸收突发故障的影响。分别以工序最终完工时间期望值和各工序加工完成时间的延迟总和期望值为质和解的鲁棒性指标,建立柔性作业车间鲁棒性调度优化模型,并设计引入混合故障概率矩阵的改进遗传算法对模型求解,联合决策工序加工顺序、预防性维护位置和缓冲时间位置,同时优化调度方案的鲁棒性。最后通过数值实验与对比分析验证了此鲁棒调度方法能有效应对车间混合故障造成的扰动。     

考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度

针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。     

带机器故障的柔性作业车间动态调度

机器故障是企业在实际生产加工中经常遇到的,文章主要探讨了机器发生故障时的柔性作业车间动态调度问题。依据机器故障发生时,加工机器所处状态,构建了故障机器上剩余工件约束模型,提出了插入重调度和完全重调度的重调度策略,并采用改进遗传算法对其进行求解,最后运用该调度策略对企业生产实际中案例进行计算,发现其完工时间比企业实际加工时间缩短了44.8%,验证所提策略的可行性和有效性。     

具有随机加工时间和机器故障的流水车间调度

不同的流水车间往往具有不同的生产方式,为提高调度方案对不同生产方式下随机因素的处理能力,重点考虑了2种生产方式下3种不同情况的随机调度。针对这3种情况,以最小化最大完工时间为目标,研究了具有随机加工时间和随机机器故障的置换流水车间调度问题,提出了处理不同生产方式下随机因素的3种计算方法,通过预测机器的期望故障时刻来计算每个任务的完工时间。采用启发式规则和遗传算法相结合的方法,确定出最佳调度方案,并进行了实验分析和比较。     

机器故障下柔性作业车间的生产重调度方式决策模型

在机器故障后采用何种方式进行生产重调度,直接影响到柔性作业车间的生产效率和稳定性。为此,提出一种融合数据仿真、遗传优化与BP神经网络的重调度方式决策模型,以便在给定故障情形下经济、高效、快速地估计出最优重调度方式。首先,针对柔性作业车间,仿真生成不同机器故障情形下、各种重调度方式下的重调度方案,比较最大完工时间差值、工序结束时间差值和工序变动成本3个评价指标,将综合指标最小的重调度方式判定为给定情形下的最优方式,产生出带标签的大规模样本。在此基础上,构建基于遗传—神经网络的重调度方式决策模型,挖掘机器故障与重调度方式的内在联系,估计不同故障情形下的最优重调度方式。其中,遗传算法先用于确定BP神经网络结构,再用于优化权值和阈值。实验证明所提出决策模型能显著提升机器故障下柔性作业车间的决策效率与反应能力。     

加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法

针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。     

大规模作业车间的瓶颈分解调度算法

针对大规模作业车间生产调度问题,提出一种基于瓶颈工序分解的调度算法.该算法采用正交试验进行瓶颈设备的识别,在设备层分解的基础上进一步进行工序级的分解,将大规模调度问题分解为瓶颈工序集调度、上游非瓶颈工序集调度和下游非瓶颈工序集调度三个子问题,通过子问题的求解和协调获得原问题的解.该算法遵循约束理论中"瓶颈机主导非瓶颈机"的原则,抓住调度问题的关键因素,采用分而治之的调度策略,不仅较大程度地降低了原问题的计算规模和复杂度,还兼顾了求解的质量.仿真结果表明了该算法的优越性和可推广性.     

考虑调整时间的绿色柔性作业车间调度研究

针对传统绿色车间调度未考虑机床调整时间的问题,对机床在调整模式下和加工模式下的完工时间和总能耗进行了研究.梳理了机床在不同模式下的能耗和完工时间特点,建立了带有调整时间的绿色柔性作业车间调度模型,利用加权归一法将多目标量纲进行了统一,提出了头脑风暴优化算法;采用了多层编码方式,优化了机器选择和工序排序问题;引进了在旧解...     

多目标混合流水车间机器故障重调度问题研究

在数字化转型过程中,如何解决好生产调度问题是研究者关注的问题。混合流水车间机器故障是在生产调度过程中常遇到的问题。为此,需要为快速解决机器故障的重调度问题找到方法。在解决机器故障重调度过程中,主要考虑的因素为加工时间不能确定、物流装卸时间以及生产设备布局限制,从而提出这种多种重调度组合的重调度方法。首先建立双目标数学模型,系统中植入NSGA-II算法求解初始调度方案,算法采用启发式规则和随机化的方式生成初始解,利用仿真的方法对调度方案进行评价。其次,将多种重调度方式融合在一起,通过设备故障仿真验证重调度方法,试验验证启发式规则作为初始解的一部分,可以非常好地提高算法的搜索效率,所研究的重调度方法能够有效解决混合流水车间机器故障问题,具有重要的意义。     

随机工时下的多目标柔性作业车间鲁棒调度问题

针对工时不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题,采用2个不确定参数描述随机工时的波动程度和约束条件允许违背程度,将不确定条件下的柔性作业车间调度问题模型转换成确定条件下的鲁棒对等问题模型。在算法设计中采用全局非支配解集保存每代进化过程中产生的非支配解,并选择全局非支配解集中的个体参与变异操作。在交叉和变异操作之后,设计了一种基于变邻域结构的局部搜索策略。最后,运用该算法求解经典基准算例,验证了其有效性。     

考虑配合加工的作业车间启发式倒排调度算法

目前对制造业领域作业车间调度问题研究中,配合加工增加了调度的约束,使调度的难度进一步加大。根据实际配合加工作业车间环境,建立了以最短加工时间为目标的调度模型,采用启发式倒排算法对其求解,该算法能保证工件的交货期,最后通过实例对算法进行验证并给出对比结果。     

面向随机加工时间的车间作业调度

提出了面向随机加工时间的车间作业调度方法,认为在整个遗传进化过程中出现频率越高的个体对环境的适应能力越强,该个体对应的调度方案为较优方案,构造了用于解决加工时间为服从正态分布的随机变量的车间作业调度问题的扩展遗传算法.在算法中设计了考虑设备能力空间的解码算法以产生活动调度方案;在交叉/变异过程中通过设计的基因调整算法确保新个体的合法性,以满足工序约束;采用基于适应值的轮盘赌的选择策略控制遗传进化的方向,使算法快速收敛到最优解.仿真实验验证了该算法在企业实际随机车间作业调度中的有效性.     

考虑双资源约束的柔性作业车间调度研究

针对考虑工人和机器约束的双资源约束柔性作业车间调度问题,建立了最小化最大完工时间、总成本和工人疲劳值的多目标调度模型,并提出了一种改进NSGA-Ⅱ(INSGA-Ⅱ)算法求解。具体改进包括设计了3层编码方案以及插入式解码策略;为提高种群质量,设计了启发式种群初始化策略;为避免算法陷入局部最优,在染色体交叉、变异阶段,设计了自适应调整机制实现种群的动态搜索进化。最后通过多组算例验证了INSGA-Ⅱ算法的有效性和可行性,并通过一组实例验证了所提算法求解实际问题的有效性。     

考虑运输时间柔性作业车间调度问题的快速寻优方法

为了快速获得考虑运输时间的柔性生产调度问题的近优解,进行了快速寻优方法研究。采用运输时间矩阵对析取图模型进行改进,建立了设备选择的多阶段决策方法。建立了考虑运输时间的关键链优化方法,通过邻域搜索快速获得近优解。开发了调度实验系统对上述工作进行验证。实验结果表明,该方法可较稳定地获得近优调度解,并具有较好的计算效率。     

考虑充电的多AGV的作业车间调度问题

自动导引车(AGV)在生产车间的应用,给车间调度带来许多额外的需要解决的实际问题,如运输任务AGV分配、AGV电量约束、AGV数量约束等,使得其调度问题更加复杂和困难.针对多AGV运输工件的作业车间调度的特点和约束条件,建立了考虑充电约束的多AGV运输工件的作业车间调度模型,通过虚拟设备的方法设计了工件分配和AGV运输任务的两段染色体编码,设计了工件分配和AGV任务分配的集成解码方法,并设计了改进遗传算法进行求解,进一步分析了AGV数量、AGV电量和运输时间等因素对优化目标的影响,最后通过作业车间典型算例仿真验证了模型与算法的有效性.     

基于MES的车间作业调度系统的研究

针对基于MES的车间作业调度问题,提出了基于规则的智能优化调度算法.通过相关约束建立生产调度问题的数学模型,选出适合的优先调度规则,将排序的过程分为初始排序与优化排序,开发出基于MES的车间作业调度系统.经实际应用表明,该方法计算时间短,调度结果令人满意.     

车间作业调度与控制技术研究

概述了先进生产调度技术的理论方法，针对多品种、小批量、用户定制化的生产方式，总结了生产计划调度中实际运用的一些规则。对物料清单和项目管理软件在生产管理中的应用进行了描述。     

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。     

基于蜂群算法的作业车间调度研究

根据群体智能原理 ,利用蜜蜂个体与环境之间交互安排任务的模型 ,针对多批次 ,各批次工件随机到达情况下的作业车间调度 ,提出了基于蜂群算法的动态调度方法 ,仿真实验结果表明该方法能够起到优化调度的作用。     

用效率调度算法求解非标准作业车间调度问题

作业车间调度问题是一类具有次序约束和资源约束的较大规模的组合优化问题,本文所描述的非标准作业车间调度问题,放宽了资源约束的条件,具有更大的寻优空间,针对这种复杂的组合优化问题,本文构造了相应的目标函数并提出一种效率调度算法来求解此问题,经分析和实践验证,获得了满意的结果。