并行机作业车间等量分批多目标优化调度

为降低并行机作业车间等量分批多目标优化调度问题的复杂度,提高优化效率,提出了一种基于仿真技术和改进非支配排序遗传算法的分步优化方法.建立了一类以完工时间最短和总制造成本最低为优化目标的并行机作业车间等量分批多目标优化调度模型;将各产品进行等量分批,以Witness为仿真平台建立并行机作业车间等量分批生产仿真模型,通过组合仿真优化得到产品理想的等量分批方案,从而将原问题转化为并行机作业车间多目标优化调度问题;设计了一种改进的非支配排序遗传算法,对并行机作业车间多目标优化调度进行求解.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

船舶曲面分段建造作业调度数字化仿真与优化

针对船舶曲面分段建造难度大、效率低的问题,对曲面分段车间建造作业调度过程进行仿真与优化研究。首先,提出基于虚拟流水线的分段建造车间作业调度模式;其次,基于数字化工厂策略实现其作业调度过程的仿真;以最大完工时间最小化为目标,提出基于遗传算法的作业调度过程优化;最后,以实际生产计划为对象进行了实例验证。结果表明:基于虚拟流水线的作业调度模式和基于数字化工厂策略的仿真优化,有效缩短了曲面分段建造周期,为提升船舶建造效率和水平提供了支撑。     

关于生产车间作业优化调度效率仿真研究

研究生产车间作业优化调度问题,使车间资源使用效率达到最优,由于车间作业调度目标的多样性,以及求解问题过程的复杂性和约束性,导致求解生产车间作业调度效率较低。为了克服作业车间调度问题解的大山谷结构,且提高生产车间作业调度效率,提出改进的粒子群遗传混合算法。本混合算法首先以最大完工时间最小化为目标,参考了模拟退火过程,提出以Metropolics准则定义自适应变异概率的思想,且在变异交叉操作中辅以改进的2变换邻域搜索,同时动态设置粒子群算法中的惯性权重值,改进的粒子群遗传混合算法具有新颖性的特点。结合3类6组经典作业车间调度问题的测试数据进行仿真实验,混合算法得到的解质量较普通的PSO和SA算法得到的解有较大提升,且与这6组经典问题的最优解的平均误差较小,同时计算时间有大幅提升。仿真结果进一步证明了该混合算法在求解生产车间作业调度问题上具有明显的优势,提高了调度效率。     

基于Plant Simulation的船舶钢材预处理车间仿真与优化

针对船舶钢材预处理车间,使用Plant Simulation软件建立该车间的模型。结合实际的车间布局,将船舶钢材预处理车间的调度问题看作为混合作业车间调度问题,优化目标为缩短最大流程时间。使用Plant Simulation软件内置的遗传算法(GA)模块对其进行仿真优化,提高了其生产效率。     

免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题,优化了设备分派方案。建立了多目标柔性作业车间调度的数学模型。提出了双种群双倍体自适应免疫算法,并用该算法求解某航空制造企业的多目标柔性作业车间调度问题,得到了优化调度方案。仿真结果表明,双种群双倍体自适应免疫算法是求解多目标柔性作业车间调度问题的有效算法。     

基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

CIMS环境下车间作业调度管理的研究与开发

介绍了ＣＩＭＳ环境下国间作业调度管理的研究与开发策略，建立了车间作业优化调度问题的数学模型及其计算机仿真，阐述了进行了车间作业调度与监控的实现手段与方法。     

基于动态评价免疫算法的车间作业调度研究

车间作业调度是典型的NP难题,传统求解方法都有各自的特色和不足。免疫系统强大的信息处理能力为人工免疫应用提供了丰富的暗示,因此,免疫算法被提出,并逐渐应用于许多工程实际。针对车间作业调度这个优化问题的难处理性,提出了基于动态评价的免疫算法用于求解车间作业调度问题。并建立了车间作业调度的模型,构造了抗体,设计了免疫算子,通过对著名的FT10×10标准问题进行仿真,同其他方法进行了比较,仿真结果不但验证了它的有效性,而且表明此算法优于其他算法。     

分段式车间作业调度算法

车间作业调度问题是制造系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心。本文对离散作业型 (Job Shop)车间中的作业调度问题做了探讨 ,并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法。通过对一个实际车间作业调度仿真比较 ,此算法运算速度比最短加工时间 (SPT)和最少工作量剩余 (L WR)算法快 ,其调度结果具有可执行性     

基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题

针对传统元启发式算法求解柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)时,存在易陷入局部最优、寻优结果不稳定等缺点,首次将郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)应用到柔性作业车间调度问题中,提出一种基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,以最大完工时间最小为目标对FJSP进行描述和建模;然后,提出一种基于工序的实数单链编码方式,同时满足FJSP的表达和基于COA的求解,对COA算法流程进行设计,建立一种求解FJSP的COA流程;最后,根据标准算例进行仿真,证明了基于COA求解FJSP的可行性,通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,验证了COA求解FJSP的优越性。     

低能耗柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。     

柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究

针对各工件日标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多日标优化数学模型.针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto综合最优解.最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题.     

引入免疫算子的遗传算法对作业车间调度结果的影响

解决车间生产调度问题能缩短生产周期,提高生产效率,降低制造成本。通过对作业车间调度问题的分析,提出一种求解作业车间调度问题的免疫遗传算法。该算法通过引入免疫算子,进行抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,充分利用待求解问题的特征信息来指导个体的进化,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。利用Delphi实现该算法并实例仿真,结果表明免疫遗传算法能有效解决作业车间调度问题。     

基于遗传算法的生产装配线调度优化研究

总结了车间作业调度问题,提出了基于遗传算法的装配线调度的优化算法.通过仿真试验,初步实现了该算法在解决生产装配线调度问题的可用性.     

改进的遗传算法在车间作业调度中的应用研究

作业调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法作为一种通用的优化算法在求解JSP中得到了广泛的应用.针对车间作业优化调度问题,通过对原有遗传算法进行了改进,建立了具体的基于遗传算法的改进模型,使其在优化过程中自动给出比较合适的交叉概率和变异概率,并保持群体的多样性,方法和解决步骤,显著提高了搜索效率.较好地解决了车间资源优化调度问题.     

面向多目标决策的车间生产调度仿真与优化

车间生产调度问题是先进制造和现代管理的核心问题。针对某企业机械加工车间现状,运用Flexsim仿真软件对该车间生产调度过程进行建模和仿真,发现未经调度优化的生产任务排序仿真结果中总完工时间、总提前时间、总拖期时间、生产成本等各项指标均很差。为了解决该问题,提出从生产效率、客户满意度、生产成本三个方面建立优化目标,调度优化后,各项指标较未优化前均有大幅度改善。因此,使用仿真软件进行面向多目标决策的车间生产调度优化,能为企业高层的管理与决策提供科学的量化依据,从而提升企业竞争力。     

基于效率函数的双资源约束作业车间调度算法

目前对制造业领域作业车间调度问题研究中,仅考虑单一设备资源的传统作业车间调度问题已不能反应出实际作业车间的作业环境。根据实际作业车间多资源环境,建立了分别最小化生产完工期和超期时数为目标函数的设备和模具双资源约束作业车间调度模型,并采用基于效率函数的逆序调度算法对问题进行求解。最后,通过实例对算法进行验证并给出对比结果。     

可变机器约束的模糊作业车间调度问题研究

在车间实际加工中,工件的加工时间和交货期是一个模糊数,而且工件的某道工序有多台机器可供选择。针对这类作业的车间调度,提出了以极大化最小客户满意度为指标的可变机器约束的模糊作业车间调度模型,并给出了算法设计。应用遗传算法在适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决作业车间模糊调度问题,实现调度优化。仿真实验结果表明了该调度方法的有效性,为可变机器约束的模糊作业车间调度提供了一种实现途径。     

混合多处理机任务作业车间调度问题的仿真研究

针对现代钢结构制造企业车间生产中工件的一道加工工序需要不止一台处理机(工人、设备等)同时加工处理的情景,建立了混合多处理机任务作业车间调度模型。同时,结合企业生产过程中快速改变生产环境的生产方式,利用PlantSimulation仿真软件实现仿真模型。此外,针对遗传算法局部搜寻能力较弱设计混合优先调度规则的混合遗传算法对仿真模型进行优化。最后,通过算例对仿真模型和优化算法进行验证,并针对某钢结构车间的实际生产问题进行调度安排。     

具有柔性加工路径的作业车间批量调度优化研究

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP- hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序可以由一个机床集合中的多台机床完成加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法以适用于批量调度 ,并分析了几种批量调度方案 ,最后给出了这些调度的仿真结果 ,证明单件最佳调度不适合扩展成批量最佳调度