动态车间环境下的调度控制器设计

为了对车间制造系统实施有效动态调度,提出了一个动态调度控制器的设计框架,并详细阐述了它的功能模块和工作流程.控制器采用基于过程规范语言本体论的工艺规划信息表示和多步骤适应调度策略,并从知识库中获取规则,使用在线仿真的方式对其进行评价.这些技术的应用保证了控制器与车间内部其他异构信息系统间有效地传递工艺规划信息,并具有很好的调优能力.最后,给出了一个制造企业的应用实例,验证了该设计框架的可行性和有效性.     

Job shop scheduling using fuzzy logic

In a flexible manufacturing system (FMS) scheduling problems become extremely complex, even for simple breakdowns, when dynamic uncertainties such as machine breakdowns and the uncertain arrival of jobs are taken into consideration. In the first stage of this study, a fuzzy logic-based algorithm for assigning priorities to part types that are to be machined is proposed. In the second stage, an operation-machine allocation and scheduling algorithm is presented. A criteria contribution equalizer is used in decision-making. The proposed algorithm can re-generate the schedule in case of a machine breakdown, and therefore can be used as an on-line controller. The system architecture and linguistic variables are presented and results showed that the proposed algorithm improves the system efficiency.     

车间调度系统的3层体系结构

提出了车间调度系统的3层体系结构。首先介绍了体系结构中各层的功能，详细讨论了体系结构中调度模型组件、调度算法组件和调度引擎的接口设计，最后分析了体系结构中各组件的工作原理。     

多目标模糊作业车间调度问题研究

研究了具有模糊加工时间和模糊交货期的多目标作业车间调度问题,首先给出了基于模糊优先规则的编码新方式,染色体的每一位表示在GT算法迭代过程中,对应机器上发生的某次冲突,根据该基因位对应的优先规则消除。然后设计了基于个体密集距离的多目标进化算法,该算法利用密集距离进行外部档案维护和适应度赋值。最后将多目标进化算法应用于模糊作业车间调度问题,以最大化最小一致指标和最小化模糊最大完成时间,并和其他算法比较。计算结果验证了多目标进化算法在模糊调度方面良好的搜索性能。     

Multi-objective swarm-based neighborhood search for fuzzy flexible job shop scheduling

This paper considered fuzzy flexible job scheduling problems with makespan and maximum machine workload and proposed a multi-objective swarm-based neighborhood search (MOSNS). In MOSNS, ordered operation-based doublet string and three-dimension array are used to indicate the solution of two subproblems, two swaps and an insertion are applied to produce new solutions, simple weighted objective-based methods are used to update swarm and external archive to obtain a set of nondominated solutions. Some numerical experiments are conducted by using some instances and computational results show that MOSNS performs better than the existing methods from literature.     

基于模糊时间并具有成组约束的车间排序算法

针对模具制造过程工件到达时间和加工时间难以精确的特点,以最小化最大完成时间为调度目标,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排序问题.借助模糊数学理论,将工件的加工时间和到达时间作模糊数处理,采用均匀分布的Lee-Li法将模糊数转化为精确值,通过遗传算法优化排序,应用企业实际算例仿真说明该算法的有效性和可行性.     

装配车间的多品种变批量的生产调度优化模型

针对装配车间调度问题,提出了综合考虑生产中物料配送能力,车间存储物料能力以及装配工艺序列问题的多品种变批次的优化调度方法。主要是分两步解决:首先考虑不同类型产品的装配加工的顺序优化问题;然后,根据生产约束建立各类型产品的分批问题。最后,实现计划调度衔接,并应用于生产。该方法对于实际装配生产具有很强的可操作性。     

模糊分布式柔性作业车间调度优化

针对考虑工件加工时间不确定性的模糊分布式柔性作业车间调度问题(fuzzy Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, fDFJSP),将加工时间用三角模糊数表示,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种改进的人工蜂群算法进行求解。针对fDFJSP的分布式特点,设计了基于车间-工序-机器的三层编码方式,针对不同编码层,采用多种混合搜索策略,以提升算法的邻域和全局搜索能力。为测试算法的性能,设计了2组实验对5个算例进行测试,并与代表性算法进行对比。结果表明,所提算法结果总体优于其他对比算法,能够有效求解具有模糊加工时间的模糊分布式柔性作业车间调度问题。     

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。     

生产计划和车间排程问题的整数规划解法

为高级计划排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)提出了一个混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型,成功地对产品计划与车间排程问题进行了系统整合.模型综合考虑了多订单环境下生产能力约束问题,生产排序问题,提前时间,需求时间等因素,成功解决了生产计划和车间排程问题.     

Pareto archive particle swarm optimization for multi-objective fuzzy job shop scheduling problems

This paper addresses multi-objective job shop scheduling problems with fuzzy processing time and due-date in such a way to provide the decision-maker with a group of Pareto optimal solutions. A new priority rule-based representation method is proposed and the problems are converted into continuous optimization ones to handle the problems by using particle swarm optimization. The conversion is implemented by constructing the corresponding relationship between real vector and the chromosome obtained with the new representation method. Pareto archive particle swarm optimization is proposed, in which the global best position selection is combined with the crowding measure-based archive maintenance, and the inclusion of mutation into the proposed algorithm is considered. The proposed algorithm is applied to eight benchmark problems for the following objectives: the minimum agreement index, the maximum fuzzy completion time and the mean fuzzy completion time. Computational results demonstrate that the proposal algorithm has a promising advantage in fuzzy job shop scheduling.     

采用量子粒子群算法的一类模糊作业车间调度问题的研究

针对一类具有模糊加t时间和模糊交货期的作业车间调度问题,提出一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法--量子粒子群算法,对其进行求解.通过仿真实例对此算法进行验证,结果表明,在求解带模糊加丁时间和模糊交货期的作业车间调度问题时,量子粒子群算法有很好的效果.     

基于分布式计算多代理结构的MTO车间调度方法研究

MTO车间调度在中小型企业中起到了非常重要的作用,然而在实际的生产过程中存在着各种不确定性与不可预知的事件,这就干扰了事先已经定义好的计划与安排,并直接导致产品交货期的延期。为在不确定环境下应对这个挑战,提出了一种新的基于多代理调度体系结构的交互通讯模型,同时应用这个体系结构和分布式计算技术,如XML ＆ Web—basedservices,探讨了在实际的MTO车间调度系统中的实现技术。     

现代车间的控制系统

机械加工车间是机械制造业最底层的基础单元。加工车间的先进性体现了制造技术的先进性。当前，工业化国家正大力推进制造业信息化，悉心研究“e制造”技术。现代机械加工车间应该是制造技术(MT)和信息技术(IT)的结合点，它以数控机床为基本装备，组成不同的生产线，适应车间的高效生产。而数控系统又是数控机床的核心，因此．数控系统的先进性就直接影响了车间的先进性。那么，现代加工车间的CNC控制系统应该具有什么特点呢?     

A hybrid discrete particle swarm optimization algorithm for solving fuzzy job shop scheduling problem

In this paper, a hybrid algorithm combining particle swarm optimization (PSO) and tabu search (TS) is proposed to solve the job shop scheduling problem with fuzzy processing time. The object is to minimize the maximum fuzzy completion time, i.e., the fuzzy makespan. In the proposed algorithm, PSO performs the global search, i.e., the exploration phase, while TS conducts the local search, i.e., the exploitation process. The global best particle is used to direct other particles to optimal search space. Therefore, in the proposed algorithm, TS-based local search approach is applied to the global best particle to conduct find-grained exploitation. In order to share information among particles, one-point crossover operator is embedded in the hybrid algorithm. The proposed algorithm is tested on sets of the well-known benchmark instances. Through the analysis of experimental results, the highly effective performance of the proposed algorithm is shown against the best performing algorithms from the literature.     

Controlling the shop floor

Installing a new computerised control system is never particularly easy, and many different approaches have been advocated. Nick Norton describes the selection and implementation of a manufacturing control system for J.J. Harvey (Manchester) Limited.     

基于知识进化粒子群算法的模糊交货期流水车间调度问题

针对模糊交货期的流水车间调度问题的特点,提出采用知识进化算法和粒子群优化的混合算法来求解问题。该算法首先在多个群体空间内采用粒子群优化寻找局部最优解,然后利用知识进化算法的猜测操作和反驳操作建立以群体空间知识为基础的一个知识空间,最后通过知识空间的协同进化更新其中的社会知识,从而形成问题的最优解。通过采用所提算法对带模糊交货期的流水车间调度问题的实例进行测试,并比对遗传算法和粒子群优化算法,表明了混合算法的可行性和有效性。     

基于模糊关联熵的高维多目标流水车间调度优化

针对现有优化方法在求解高维多目标问题上的弊端,将多目标解映射为模糊集,提出利用表征模糊集间关联相似程度的模糊关联熵方法解决多目标优化问题。建立基于模糊关联熵的多目标优化方法,以模糊关联熵系数的大小衡量Pareto解模糊集与理想解模糊集的相似程度,并以该系数作为粒子群优化算法适应度值引导算法进化,建立基于模糊关联熵的多目标粒子群优化算法。实验表明,基于模糊关联熵的粒子群优化算法可以有效解决高维多目标Flow Shop调度问题,算法在优化解和各性能指标上皆优于基于随机权重的粒子群优化算法,特别在求解较大规模问题时,基于此法的粒子群优化算法表现更佳。     

单件小批量生产作业计划的倒排产算法研究

提出一种用于单件小批量生产中编制作业计划的算法模型———倒排产算法 ,并建立一套包含此模型的作业计划及调度监控集成系统。在科龙等企业的生产部门进行实施 ,获得良好效果     

一种自适应粒子群算法求解模糊作业车间调度问题

针对模糊加工时间和模糊交货期的车间调度问题,提出自适应离散粒子群算法。鉴于粒子群在搜索后期易早熟的缺点,根据群体聚集程度自适应地更改交叉概率、线性更改变异概率;在搜索后期,依概率进行择优操作,对局部极值进行基于工序块的变异操作,使算法具有更优的性能。仿真实验表明该算法可行有效。