改进GA算法求解自动开票流水线生产调度问题

依据某应用企业的发展需求,对该企业的自动开票流水线进行了研究,将该流水线归类为一种特殊缓冲区约束的三阶段装配流水线问题.在传统装配流水线调度问题的基础上进行了改进,依此对自动开票流水线所代表的一类调度问题进行了数学模型的描述,同时根据自动开票流水线的生产特点,对遗传算法的编码解码、种群初始化以及局部搜索方面进行了优化,...     

基于对象的分布式实时系统调度模型研究

为了解决分布式实时系统有关分配和调度等问题，给出并用形式化方法描述了一种基于对象分布式实时系统调度的通用模型。该模型包括表示时限的绝对时间约束，表示周期属性的周期约束，表示各种前趋关系和同步要求的相对时间约束以及保证资源使用一致性的一致性约束，此外该模型克服了以往模型不能在应用系统的逻辑和功能部件上描述系统实时的约束的不足，允许从方法和活动上描述所需的约束，降低了单一约束描述的繁杂程度，为了能够使用现有调度算法进行任务调度，讨论了约束转换的问题，给出了高层约束到底层约束的转换规则和相应的转换算法。     

基于对象分布式实时系统约束的一致性研究

在分布式实时系统中,时间约束规格的一致性是解决任务分配和调度等关键问题的必要前提。该文给出了一种基于对象分布式实时系统调度的通用模型,并对该模型进行了形式化描述。该模型克服了以往模型不能在应用系统的逻辑和功能部件上描述系统实时约束的不足,允许从方法和活动上描述所需的约束,降低了单一约束描述的繁杂程度。为了解决使用该模型进行约束规格的一致性问题,该文给出了绝对时间约束、相对时间约束、一致性约束以及相对时间约束和一致性约束之间的一致性判定的必要条件。     

两种不同前提下的多电压调度对比

高层次综合中的多电压调度问题一般基于2个不同的前提：功能单元电压的静态配置和动态配置．这2个前提对操作的调度和电压分配有不同的影响,导致最终能工作在低电压的操作个数不同．对于这2个多电压调度问题分别提出了整数线性规划描述,并结合线性松弛的方法对这2种情况下工作在低电压的最大操作个数进行了测试和对比．最后,基于实验数据分析总结了两者的比值随时间约束和资源约束的变化情况．     

基于约束满足的Job-Shop调度问题求解方法研究

针对一类典型的约束满足问题——Job-Shop调度问题，在深度优先搜索算法的基础上，给出了形式化的约束一致性实施、操作选择策略和开始时间选择策略以及启发式的约束一致性实施和不完全回跳策略，从而提高了求解Job-Shop调度问题的效率.     

基于浓度扩散的调度算法

本文介绍了一个适用于高层次综合系统的、新的调度算法:基于浓度扩散的调度算法.该算法不仅可以在硬件资源(如芯片面积)约束条件下或在时间约束条件下进行调度,而且可以在这两种约束条件下进行折衷调度.它支持多周期操作与链式操作到非流水线功能部件与流水线功能部件的调度.我们的算法在较小的时间复杂度下得到了与以前发表的几种算法相似甚至更好的结果.     

半在线调度中约束求解算法研究

很多实际调度问题是半在线的. 尝试运用人工智能方法来求解半在线调度问题, 首先简要介绍了半在线调度问题并对其约束模型进行了分类, 通过引入单调性约束扩展的相关概念, 从约束建模角度形式化描述 了一类动态约束扩展, 并在此基础上设计了一个完备动态约束求解算法, 最后给出该算法在半在线离散资源约束调度求解的应用算例. 测试结果表明, 该算法是可行有效的.     

基于约束关系的装配规划

本文为柔性装配系统(FAS)或机器人装配单元提出一种新的装配规划表示方法,它是在用有向无环图表示装配操作约束关系的基础上,用树结构来表示装配规划的表示方法。本文给出表示方法的形式化描述和在此表示上的线性装配规划的生成算法。     

结合预测机制和QoS约束的网格资源调度算法的研究

资源调度是网格计算领域中的研究热点之一.以达到最优的资源利用率和提高用户对服务的满意程度为目标,定义了资源QoS约束和形式化描述;在任务完成期限和网络带宽的双重属性约束下结合预测机制,提出了网格资源调度算法Senior;应用GridSim工具包实现了相关的调度算法,并对调度算法仿真结果中的数据进行了分析和比较,验证了Senior调度算法在解决类似问题的优势.     

改进布谷鸟搜索算法求解置换流水线调度问题

针对置换流水线调度问题,笔者提出了一种基于Halton序列和优化边界约束的改进布谷鸟搜索算法,建立了以工件的最大完工时间为目标的算法模型,最后通过对若干Taillard Benchmark问题进行仿真实验,表明改进布谷鸟搜索算法解决置换流水线调度问题的有效性。     

基于调度长路径的复杂产品综合调度算法

针对目前复杂产品加工和装配综合调度算法中考虑纵横双向调度优化时以横向为主,而忽略产品工序内在纵向约束对制造效率产生主要影响的问题,提出了以关键路径为主的纵横双向调度优化算法——基于调度长路径的复杂产品调度算法。该算法考虑了复杂产品树状工艺结构,根据优先级策略并结合调度长路径和长用时等策略来确定工序的调度次序。采用优先级策略可以兼顾其他分支上的同层工序;采用调度长路径策略是在兼顾其他分支的同时优先考虑了关键路径上工序对总加工时间的影响;采用长用时策略可以优先调度对加工时间影响大的工序。对已定调度次序的工序采用工序尽早加工的原则确定开始加工时间。实例表明,提出的调度策略简便可行且调度结果更优。     

A new approach to scheduling in manufacturing for power consumption and carbon footprint reduction

Manufacturing scheduling strategies have historically emphasized cycle time; in almost all cases, energy and environmental factors have not been considered in scheduling. This paper presents a new mathematical programming model of the flow shop scheduling problem that considers peak power load, energy consumption, and associated carbon footprint in addition to cycle time. The new model is demonstrated using a simple case study: a flow shop where two machines are employed to produce a variety of parts. In addition to the processing order of the jobs, the proposed scheduling problem considers the operation speed as an independent variable, which can be changed to affect the peak load and energy consumption. Even with a single objective, finding an optimal schedule is notoriously difficult, so directly applying commercial software to this multi-objective scheduling problem requires significant computation time. This paper calls for the development of more specialized algorithms for this new scheduling problem and examines computationally tractable approaches for finding near-optimal schedules.     

基于多任务强化学习的堆垛机调度与库位推荐

堆垛机调度是物流仓储自动化中的重要任务,任务中的出入库效率、货物存放等情况影响仓储系统的整体效益。传统调度方法在面对较大规模调度问题时,因处理大状态空间从而导致性能受限和收益降低。与此同时,库位优化与调度运行联系密切,但现有多数工作在处理调度问题时未能考虑到库位优化问题。为解决仓储中堆垛机调度问题,提出一种基于深度强化学习算法的近端策略优化调度方法。将调度问题视为序列决策问题,通过智能体与环境的持续交互进行自我学习,以在不断变化的环境中优化调度。针对调度中伴生的库位优化问题,提出一种基于多任务学习的调度、库位推荐联合算法,并基于调度网络构建适用于库位推荐的Actor网络,通过与Critic网络进行交互反馈,促进整体的联动和训练,从而提升整体效益。实验结果表明,与原算法模型相比,该调度方法的累计回报值指标平均提升了33.6%,所提的多任务学习的联合算法能有效地应对堆垛机调度和库位优化的应用场景,可为该类多任务问题提供可行的解决方案。     

考虑AGV避碰的自动化码头多资源协同调度

为解决自动化码头岸桥、AGV、场桥三个资源协同调度中AGV的路口碰撞问题,考虑任务分配、AGV的避碰约束,建立一个所有任务最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。通过设置路口的相容和冲突相位,使处于相容相位的AGV可以同时通过。对考虑避碰规则和不考虑避碰规则的实验数组进行分析,比较其解的优劣性。实验结果表明在考虑避碰规则下的AGV能有效减少冲突次数,实现相容相位小车的避碰,使调度结果更优化,提高整个作业流程的效率。     

Resource-constrained flowshop scheduling with separate resource recycling operations

This paper considers the relocation problem arising from public re-development projects cast as a two-machine flowshop scheduling problem. In such a project, some buildings need to be torn down and re-constructed. The two processes of tearing down and re-constructing each building are often viewed as a single operation. However, under certain circumstances, the re-construction process, i.e., the resource recycling process, can be viewed as a separate operation. In this paper we regard these two processes as separate on the assumption that they are handled by different working crews. We formulate the problem as a resource-constrained two-machine flowshop scheduling problem with the objective of finding a feasible re-development sequence that minimizes the makespan. We provide problem formulations, discuss the complexity results, and present polynomial algorithms for various special cases of the problem.     

Minimum-Time Aggregation Scheduling in Duty-Cycled Wireless Sensor Networks

Aggregation is an important and commonplace operation in wireless sensor networks. Due to wireless interferences, aggregation in wireless sensor networks often suffers from packet collisions. In order to solve the collision problem, aggregation scheduling is extensively researched in recent years. In many sensor network applications such as real-time monitoring, aggregation time is the most concerned performance. This paper considers the minimum-time aggregation scheduling problem in duty-cycled wireless sensor networks for the first time. We show that this problem is NP-hard and present an approximation algorithm based on connected dominating set. The theoretical analysis shows that the proposed algorithm is a nearly-constant approximation. Simulation shows that the scheduling algorithm has a good performance.     

差异工件并行批调度问题中遗传算法研究

本文考虑了遗传算法在包含差异工件的并行批处理机调度中的应用问题.工件具有不同的尺寸和到达时间.首先基于问题假设提出了一个数学规划模型,并采用BF、ERT-LPT实现工件的分批排序调度.然后考虑到这是一个NP-Hard问题,设计了新的选择、交叉、变异操作并结合遗传算法进行求解.最后通过仿真实验对比,验证了算法的有效性.     

干扰约束下考虑分组作业面的岸桥AGV联合调度

为解决自动化码头海侧多阶段设备作业的协调问题,加快集装箱在码头内部的周转过程。考虑干扰约束下分组作业面的的岸桥自动导引小车（AGV）联合调度问题。以岸桥、AGV完工时间和AGV等待时间加权总和最小为目标,考虑岸桥实际操作中的干扰约束与AGV堵塞等待等情况,建立岸桥与AGV联合调度优化模型。提出岸桥动态调度与AGV分组作业面调度模式,设计不同规模的算例,并采用遗传算法（GA）进行求解,将计算结果与传统调度模式进行对比。结果表明,该算法能有效提高岸桥与AGV作业效率,降低AGV的等待时间与堵塞次数,为码头实际作业提供依据。     

具有线性恶化加工时间的调度问题

讨论了工件具有线性恶化加工时间的调度问题.在这类问题中,工件的恶化函数为线性函数.对单机调度问题中目标函数为极小化最大完工时间加权完工时间和,最大延误以及最大费用等问题分别给出了最优算法.对两台机器极小化最大完工时间的Flowshop问题,证明了利用Johnson规则可以得到最优调度.对于一般情况,如果同一工件的工序的加工时间均相等,则Flowshop问题可以转化为单机问题.     

Multiindex optimal production planning problems

We consider production planning problems formalized as optimization problems with a multi-index constraint system of the transport type. These problems arise, for instance, upon constructing a portfolio of orders, master scheduling, etc. We consider computational schemes of solving this problem for different kinds of optimization functions.