考虑设备周期性维护的流水车间生产调度优化算法

针对流水线车间,在考虑周期预防性维护的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标,分别建立了置换车间与非置换车间两种不同情形下的数学优化模型。设计了结合增量式进化策略、局域搜索机制、种群密度管理的混合遗传算法,对问题进行优化求解。提出了以NEH思想为基础的快速启发式算法,该算法结合了邻域搜索与基于解序列破坏重组的广度搜索机制。在不同问题规模下,混合遗传算法的解与CPLEX精确解的对比结果表明:混合遗传算法可有效求解此类问题,而所提出的启发式算法可在保证解的较优性的基础上大幅度提高运算速度。随着工件数量和维护频次的增加,非置换车间的柔性使得其表现相比置换车间更加优异。     

双资源约束下预防性维护与作业车间集成调度模型

在生产过程中需要对机器进行预防性维护和故障维修,但维修工人数量少、培养周期长、人力成本高,致使维护计划时必须考虑人力资源约束。针对该问题,建立了考虑维修工人资源和机器资源双约束的维护和生产活动集成调度模型;根据威布尔公式计算出最佳预维护周期,设定预维护时间窗口,在时间窗口内进行预维护,根据机器累计加工时长进行判断,脱离窗口可能需要的故障维修;最短生产周期为优化目标,采用改进遗传算法求解模型,采用三层编码方式,引入精英保留策略,通过算例仿真实验寻找作业车间维修工人最佳配比数量。与未考虑双资源约束的研究进行对比,验证模型与算法的可行性与有效性。     

考虑工时不确定的混合流水车间滚动调度方法

针对加工时间不确定的混合流水车间动态调度问题,提出一种基于滚动窗口的改进蚁群算法。为实现对事件驱动机制下重调度发生频率的有效缓冲,设计基于交货期偏差容忍度的滚动调度策略。同时为提高调度算法的计算效率,以应对现实生产中工时偏差的频繁发生,在滚动时域分解方法框架下提出一种改进的蚁群算法。一方面,通过压缩蚂蚁可选路径限制其移动范围,在缩短蚂蚁搜索周期的同时寻求新的解;另一方面,通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素路径,提高所得解的全局性。通过实例仿真,分别对滚动调度策略和动态调度算法性能进行分析验证,得出较优的滚动调度策略参数,并验证了算法的优越性。最后给出实际生产算例,验证了滚动调度方法的有效性。     

基于GEP-DES的柔性流水车间机器与AGV集成实时调度方法

智能制造背景下,考虑机器与AGV集成实时调度对整个生产系统效率提高具有重要的意义。针对工件动态到达、加工时间存在波动的情况,提出一种将基因表达式编程算法与离散事件仿真(GEP-DES)相结合的实时调度方法以解决基于最小化最大完工时间为目标的机器与AGV集成调度模型。该方法在离线阶段设计三段式编码的GEP算法以描述机器与AGV集成运作过程,借助DES过程获取目标函数值以对GEP指标性能进行评估,最终挖掘出高质量的调度规则。挖掘出的调度规则与在线阶段车间实时工况信息交互以实现机器与AGV集成的实时调度。最后,将所提方法与传统调度规则方法进行对比,实验结果验证了所提方法的有效性与优越性。研究成果为快速响应柔性流水车间生产中的机器与AGV集成实时调度提供了方法支持。     

基于ERP与MES集成的车间生产计划和调度方法

本文主要介绍了在国间生产计划和调度中引入ERP和MES的必要性,ERP和MES的基本概念及之间的关系,现行车间生产计划和调度存在的问题,并介绍了一种用ERP和MES集成车间生产计划和调度方法。     

考虑准备时间的分布式两阶段混合流水车间调度

针对准备时间依赖于顺序的分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种双变邻域搜索(DVNS)算法以同时最小化总延迟时间和最大完成时间。由于该问题子问题较多,将工厂分配和第一阶段的机器分配合并以减少子问题的数量。DVNS包含两个相互协作的变邻域结构,每个变邻域结构都加入全局搜索算子,并应用了邻域搜索和全局搜索协调、邻域结构的合理配置以及当前解的周期性更新等策略。通过大量实例的对比实验表明,DVNS在求解DTHFSP方面具有较强的优势。     

考虑可再生能源的多目标柔性流水车间调度问题

为了节能减排、保护环境,针对可再生能源的柔性流水车间调度问题(FFSP-RE),提出集成低碳调度策略的快速非支配排序遗传算法。根据可再生能源的发电特性建立了可再生能源供电模型,在此基础上构建了FFSP-RE的数学优化模型;给出快速非支配排序遗传算法,其中提出基于操作的编码方法,设计了考虑可再生能源特性的低碳调度策略,线性次序交叉和基于位置交叉采用随机选择方法,变异算子采用反转逆序法,根据拥挤度和非支配等级选择进入下一代种群的个体;通过多个数值实验证明了所提算法能够有效求解FFSP-RE,可再生能源能够在保证完工时间的前提下有效降低碳排放量。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间...     

JIT柔性混合流水车间生产调度问题研究

针对混合柔性流水车间多种工艺路线的生产调度问题,分析了生产工艺计划与车问调度系统的集成原理,建立目标模型,通过将简单遗传算法加以改进,在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把进化后的遗传算法（SGA）和改进的模拟退火算法（SA）有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成较为高效的混合优化算法,并对问题进行求解。最后给出了一个具体算例,验证算法的有效性和先进性。     

基于信息集成的车间生产调度系统

在制造企业中,信息集成与车间生产调度直接影响着企业的生产效率、生产成本以及整个企业的竞争力。将产品的工艺信息通过数据库存储起来,实现信息交流与共享,达到制造业管理信息集成的目的,在此基础上实现了工艺信息的动态调度,大大提高了企业的生产效率。     

考虑周期预防性维护的两阶段混合流水线调度

针对两阶段且每阶段都存在并行机的混合流水线系统,考虑设备具有时间窗的周期性维护需求,以最小化最大完成时间为调度指标,建立调度与维护的联合优化模型,提出了基于最长加工时间规则和最小化机器松弛时间的构造式算法。对不同规模下的问题进行数值验证,并与基于LPT、Johnson规则的构造式算法进行对比,结果表明所提算法具有更优的性能。利用遗传算法对调度解进行搜索优化,并与传统的生产与维护独立决策的结果相比较,证明了生产调度与维护联合决策模型是有效的,更加符合生产车间的实际调度背景。     

基于APS与MES集成的车间生产计划和调度方法研究

介绍了APS和MES的基本概念，并在分析现行车间生产计划和调度方法的基础上，提出了基于APS和MES集成的车间生产计划和调度方法，同时研究了与APS和MES集成相关的系统架构和关键实现技术。     

考虑维护维修活动的单机调度集成模型

针对单机调度过程中设备进行维护维修活动所产生的不可用时间约束问题,采用基于故障率阈值的视情预防维修和基于役龄的小修相结合的混合维修策略,并考虑到预防性维修产生的不可用时间与设备的退化程度和维修次数之间的关系,建立了以工作次序和预防维修的故障率阈值为决策变量、以加工作业的总期望完成时间最小为优化目标的集成模型。运用智能优化算法对问题进行优化求解,并将集成模型与前人的工作进行了比较。实验结果表明,该单机调度集成模型能够缩短加工作业的总期望完成时间,提高生产效率。     

考虑运输时间窗的批—离散混合流水车间调度

为提高船舶分段生产效率,研究从分段涂装作业中提炼出的考虑运输时间窗的两阶段混合流水车间调度问题。其中第一阶段含多台批处理机、第二阶段含多台离散机。批处理机能同时处理多个工件,因而同一批次的工件在批处理阶段具有相同的开始作业和完成作业时间。两阶段之间存在有限等待时间和运输能力约束,并且阶段间的运输过程只能发生在特定运输时间窗内。以最小化最大完工时间为优化目标,同时考虑分段在冲砂车间的排布建立数学模型,提出一种混合多种启发式规则的差分进化算法。实例验证和数值分析表明,所提算法能在可接受运行时间内获得较满意的近优解,为分段涂装调度问题提供有效的解决方案。     

考虑预留维护时间的柔性作业车间调度研究

对考虑预留维护时间的柔性作业车间调度问题进行了研究,首先对调度问题进行了描述,然后分析了调度策略流程,最后对调度问题进行建模并求解。通过案例验证了考虑预留维护时间的柔性作业车间调度方案的可行性,并确认其具有较强的鲁棒性。     

柔性流水车间调度问题综述

智能制造是我国工厂发展的必然趋势,而流水车间在提高工厂生产效率方面起到至关重要的作用。柔性流水车间作为流水车间的扩展,在多道工序上增加多台并行机器,提高了车间的生产效率和灵活性,是目前大量学者关注的热点问题。根据不同的特征和性质对柔性流水车间调度问题进行系统性介绍;从总体上阐述了传统柔性流水车间和扩展柔性流水车间的相关研究,并按照问题的优化目标数量来进行分类描述;最后根据研究现状和当前行业发展需要提出了若干未来研究方向。     

多级车间生产计划和调度的集成优化

针对一类多级制造系统建立了生产计划和调度的集成优化模型。该多级制造系统为三种类型车间的一个串联,主要有作业车间、并行生产车间和流水车间,且终端产品和上游车间制造的零部件之间为装配关系,因此生产关系十分复杂。在分析批量生产特点的基础上给出了一个批量动态分割合并算法,并构造了一个基于遗传进化的启发式算法对该模型进行求解。与递阶分解方法的比较试验表明所提出的集成优化方法是有效的。     

基于DBR—GA的混合流水车间调度方法

针对带有并行机与批处理机的混合流水车间调度问题,提出一种基于“鼓-缓冲器-绳子”一遗传算法的调度方法。首先建立了识别瓶颈工作站的步骤,开发了相应的启发式算法,进行了问题初始解的求解,在此基础上应用改进遗传算法对作业在瓶颈工作站上的加工顺序进行优化,并利用缓冲机制决定了作业的投放策略,同时对非瓶颈设备运用优先级规则进行了作业的排程。最后通过算例实验和性能分析,验证了所提调度方法的有效性与实用性。     

考虑多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题

针对同时考虑顺序相关调整时间和运输时间等多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题(GRHFSP-MTF),以最小化最大完工时间和总能耗为目标建立双目标优化模型。针对GRHFSP-MTF的特点,提出一种混合文化基因算法(HMA)。首先,提出了基于工序、机器和转速的三层编码策略;然后,设计了基于贪婪机器选择和完全随机的种群初始化方法、交叉和变异算子以及5种邻域搜索算子;最后,在不改变机器分配和工件排列的前提下,基于降低机器转速手段设计了节能算子。大量仿真实验表明,HMA可以有效地求解考虑多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题,并具有较强的优越性。     

可重入流水车间类型模具热处理生产动态批调度

为有效控制流水车间类型模具热处理生产,总结了一类两阶段平行机批调度问题。任务属于不相容多工件族,具有动态到达和重入加工的特点。构建了加权拖期惩罚指数和能耗指数两个优化目标,以满足企业推行准时与节能生产的现实需要;建立了事件驱动与滚动排产的混合调度机制,对淬火炉完工或任务到达进行实时响应,同时对回火任务进行滚动排产;构建了启发式算法进行求解,总体采用先分后合的方式解耦工件族间的相互干扰,即先针对单工件族建立双层折衷规划模型来确定最佳淬火批次及其对应的回火排产方案,后综合评价确定全局最佳淬火批次及其对应的回火排产方案。仿真研究表明,与两种常用调度规则相比,所提方法具有明显的优越性。