面向模具制造的柔性制造单元调度策略

针对模具制造过程中柔性制造单元作业任务难以合理分配的问题,以最小化工件组的完工时间为优化目标,建立了调度问题数学模型,并提出了一种遗传禁忌优化算法.最后,通过实例分析说明了所提方法的可靠性和高效性.     

机器人制造单元的建模与任务调度策略

机器人资源的合理分配和调度是提高制造单元柔性的关键。本文针对一类机器人制造单元的最小周期调度问题,应用极大代数方法建立了单元系统的调度模型,提出了基于禁忌搜索的启发式调度策略,并给出了初始可行解和搜索邻域的构造方法;最后,通过具体的运算实例,验证了所提出方法具有较高的效率,能够解决较大规模的最小周期调度问题,具有广泛的适用性。     

机器人制造单元调度问题研究综述

机器人制造单元在钢铁冶炼、半导体制造和印刷电路板电镀处理等制造行业的应用日益广泛.分析了机器人制造单元调度问题的复杂性,详尽阐述了机器人制造单元调度问题的分类,系统地总结了机器人制造单元调度算法的研究现状,最后指出了该领域研究存在的问题以及未来可能的研究方向.     

基于双单元制造模式的车间调度控制系统

基于敏捷制造思想研究了离散生产类型的先进制造车间的调度控制系统。在研究双单元制造模式运行和组织特点的基础上，给出了单元重组方法。研究了先进制造车间生产任务管理、生产计划、车间调度、生产运行控制、生产信息管理等问题，提出了以单元动态重组技术为基础的车间生产调度控制系统。     

初级柔性制造车间的成组加工单元规划

介绍初级柔性制造车间的成组加工单元设计的过程与方法。     

无等待多机器人制造单元调度模型和算法研究

为解决无等待多机器人制造单元的调度问题,应用禁止区间法,建立了无等待多机器人制造单元调度的数学模型。在分析模型的基础上,证明了问题的最优周期长度必定是某一个特定的周期长度值。提出了基于图论的算法,并以此验证这些特定的周期长度值的可行性。以上述工作为基础,为无等待多机器人制造单元开发了能求解最优解的多项式调度算法,并以自动化印刷电路板电镀生产线为例,对提出的模型和算法进行了验证。     

带有工业机器人的“模具制造中心”

德国OPS-INGERSOLL公司是具有50多年EDM和10多年高速加工中心制造经验的设备制造商,业务集中在模具行业。因为对模具行业客户需求的了解和长期积累的经验,使OPS-INGERSOLL的高速加工和EDM技术处于世界领先地位。特别在模具自动化加工和石墨电极的应用方面,远领先于其他制造商。     

具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。     

面向敏捷制造车间模式的分布式协同作业方法与实施技术

根据实施敏捷制造车间生产管理信息系统的要求,分析了制造车间的现状和特点,提出用Multi-Agent方法分析和设计车间管理单元,采用Web技术进行信息共享和支持协同决策过程.论述了分布式环境下车间协同作业的组织结构、系统架构、协同方法和协同工具等关键技术,用J2EE标准建立了一种可伸缩的分布式协同核心业务平台,为建立基于敏捷制造车间模式的生产信息管理系统提供了一种应用技术.     

面向敏捷制造车间的制造执行系统研究

从建立敏捷制造企业的车间生产管理系统出发,分析了现行ＭＲＰⅡ系统的缺点,并分析和论述了制造执行系统的功能和应用特点,提出了使用先进的制造执行系统思想和软件辅助建立敏捷车间系统。     

禁忌-并行遗传算法在作业车间调度中的应用

根据并行遗传算法与禁忌搜索算法的优点,提出了一种禁忌一并行遗传算法。该算法能够避免早熟,不仅保证了算法的全局收敛,而且提高了算法收敛速度和解的质量,特别是在求解大规模问题上具有优势。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于混合量子进化算法的自动化制造单元调度

为解决传统智能优化算法在求解自动化制造单元调度问题时易出现早熟、陷入局部最优等问题,提出了混合量子进化算法.该算法采用序列染色体和量子染色体相结合的混合编解码策略,利用构造启发式算法生成初始种群,避免了不可行解的大量产生;为提高算法的优化性能,进化过程中采用序列染色体和量子染色体同步交叉变异策略,并引入了基于图论的不可行解修复策略.通过与遗传算法、基本量子进化算法的对比实验,验证了算法的有效性.     

自适应遗传算法求解模糊作业车间调度问题

研究模糊作业车间调度问题(FJSSP),用三角模糊数表示模糊加工时间,用半梯形模糊数表示模糊交货期,以最大化最小客户满意度为调度目标,建立了模糊环境下Job-shop调度问题的模型。提出了一种自适应遗传算法,该算法采用基于优先列表的编码方式,提高了编码效率;在进化过程中对种群采用精英保留策略,确保最优个体不被破坏;并对自适应交叉变异算子进行了改进,使种群最优个体参与进化。仿真结果证明所提算法在寻优能力及收敛性能方面均有所改善。     

基于多代理的敏捷制造单元调度研究

在分析敏捷环境下敏捷制造单元调度特点的基础上 ,提出了基于多代理协作的敏捷制造单元模型 ,并根据该模型设计了一种混合遗传模拟退火 (SAGA)单元调度算法。并给出SAGA和GA两种方法的比较结果。应用实例表明 ,该方法调度性能良好 ,调度过程快 ,支持任务的随机加入 ,为制造企业快速有效的响应市场 ,提高敏捷性提供了强有力的理论与技术支持。     

光纤制造中复绕单元加工次序调度策略的研究

为提高光纤制造中复绕单元的信息反馈速度和计划执行的效率，提出了以断纤信息反馈速度与加工时间为优先考虑的调度策略。为实现这种调度策略，分析了在复绕单元中生产的产品特点，提出了产品分类的方法与原则，并根据分类结果对每一类产品赋予不同的优先级别，同时确定了加工次序的调度原则。结合光纤生产的需要，提出了评价调度策略的指标，通过实验验证了所提出的调度策略的优越性。     

求解置换调度问题的改进混合遗传算法

构造了求解极小化总完工时间的置换调度问题的改进混合遗传算法：先采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群，然后在选择、交叉和变异等遗传操作之前借助禁忌搜索算法寻找每个个体的局部最优解组成当前种群，再应用种群整体替换策略保存种群中的优秀个体构成新一代种群。改进混合遗传算法有机地结合了禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能。仿真实验表明，改进混合遗传算法具有比构造型启发式算法和禁忌搜索算法更好的鲁棒性和寻优性能。     

基于最短处理时间疫苗的免疫遗传算法优化FJSP问题

合理的作业调度方案能提高加工机器的利用率。针对柔性作业车间调度求解难度更大的特点,采用免疫遗传算法求解。在疫苗技术方面,提出依据工件工序加工时间表,选择同工件同工序加工时间最短的机器作为疫苗,对相应工件个体机器码接种。最后对测试案例求解,结果表明所采取的方法能够求得更好的调度方案,减少机器空闲时间。     

批量生产柔性作业车间优化调度研究

在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。     

服务型制造车间关键任务调度的Stackelberg博弈研究

针对服务型制造车间关键任务调度问题,提出了两层次嵌套的Stackelberg博弈调度模型。该博弈模型由Stackelberg子博弈与非合作静态子博弈构成。其中Stackelberg子博弈模型用于解决关键任务与非关键任务的之间的调度决策问题,非合作静态子博弈模型则用于实现非关键任务之间的调度决策。在该博弈调度模型中,将关键任务映射为领导者,将其余非关键任务映射为追随者,将与各任务包含的工序集所对应的可选加工设备映射为可行方案集,将各任务的综合成本指标映射为收益函数。为实现对模型的Stackelberg均衡点的有效求解,设计了基于爬山搜索的混合自适应遗传算法。算例仿真结果验证了所提出的模型与解算方法的正确性。