基于多目标混合殖民竞争算法的设备维护与车间调度集成优化

在制定调度计划时考虑设备预防性维护可以提高设备利用率和资产效率。首先,依据实际制造车间生产环境,在每台机器的可靠度降低到阈值的时候安排预防性维护,建立柔性作业车间设备预防性维护与调度集成优化的数学模型,以最小化最大完工时间、总生产成本和平均总维修成本为目标。然后,提出一种多目标混合殖民竞争算法求解该模型,设计相应的编码、解码、殖民国家同化过程以及多目标混合殖民竞争算法的流程,并采用改进加权TOPSIS方法在获得的Pareto解集中选择满意解,以达到提高设备的可靠性、按期交货和节省成本的目的。最后通过具体实例验证提出策略的可行性和有效性。     

有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究

基于有限产能批量问题模型,以多产品多阶段的单机系统为研究对象,以最小化的生产总成本(加工成本、库存成本、开机成本、缺货成本、换型成本以及维护成本)及最大化订单完成率为优化目标,对设备预防性维护和生产调度联合优化问题进行研究。建立了生产调度与设备预防性维护的联合优化模型,该模型可用于确定最优的预防性维护方案、生产批量大小以及加工顺序。利用改进后的差分进化算法对模型进行求解,仿真实验结果表明在相同的设备负荷条件下,该模型在故障维护次数、维护成本和生产总成本方面都要明显优于定周期维护模型。     

Flow Shop下设备维护与生产调度的联合优化

在实际生产中,生产调度与设备维护是相互影响、互为耦合的关系,但在理论研究中通常将两者分开,很少将两者联系起来进行统筹优化.现从集成优化的角度出发,将调度与维护作为一个整体看待,同时考虑到故障率的影响和维护的退化效应,建立了Flow Shop下生产调度与维护的集成优化模型,并依据模型的数学特性,采用遗传算法对问题进行了求解.     

带缓冲区的可修复设备多目标预防性维护决策模型

为改善设备单目标维护决策模型的不足,同时考虑缓冲区对可修复设备的维护、维修和大修过程的直接影响,提出了一种针对带缓冲区的可修复设备多目标预防性维护决策模型.以单位时间成本和制造系统设备可用度为目标函数建立多目标决策模型,运用模糊加权平均优化算法求解最优预防性维护周期与此周期下的最佳缓冲区库存量.通过数值仿真分析表明,利用所提的多目标维护决策模型,能有效地对带缓冲区的制造系统中的可修复设备做出最优维护决策.     

基于Pareto最优的多目标集成协作计划与调度

针对现有制造系统中协作计划、生产计划和调度方案不能同步制定的问题,考虑在供应链环境下有协作的计划与调度,构建了一种多目标集成协作计划与调度优化模型。提出一种基于Pareto最优的多目标优化算法,设计了包含协作染色体的基于作业的集成编码方案,通过惩罚操作实现协作计划与生产计划的同步协调。考虑供应链协调中常见的完工时问、总成本、总拖期时间、平均流经时间四个性能指标对模型进行整体优化。通过仿真实验验证了模型及其算法的有效性。     

基于遗传算法的多目标微电网优化调度研究

针对孤岛模式下含风光、微燃机、柴油发电机及蓄电池的微电网系统,以考虑经济性和环保性的综合成本为目标函数,结合系统功率平衡、各机组出力限制等约束条件,建立优化调度模型。由于改进了学习因子和惯性权重的粒子群算法仍存在陷入次优解概率较高,易陷入局部最优等问题,本文提出一种引入多目标遗传算法,以增强算法的全局和局部搜索能力。最后,基于典型日孤岛微电网运行数据进行仿真分析,结果表明,本文所采用的多目标遗传算法有效降低了综合目标成本,取得了良好的优化效果。     

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。     

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。     

可重构装配线多目标优化调度研究

针对可重构装配线调度存在的问题,综合考虑影响可重构装配线调度的三个主要因素,即最小化空闲和未完工作业量、均衡零部件的使用速率、最小化装配线重构成本,建立了可重构装配线多目标优化调度的数学模型.提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的可重构装配线优化调度方法,该算法综合运用了群体排序技术、小生境技术、Pareto解集过滤及精英保留策略,并采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略.实例仿真表明该算法具有比其他遗传算法更高的求解质量.     

基于遗传算法的柔性车间多目标优化调度

针对工件投料时间和机器起用时间不为零的柔性车间多目标优化调度问题,提出了一种改进遗传算法.染色体编码采用机器分配链和工序顺序链的双链结构;用均匀设计法、最短加工时间机器指配法、随机生成法三种方式产生初始种群;由锦标赛方法、最优保存策略和新生策略混合进行选择操作;以传统交叉方式、面向瓶颈机器的交叉方式,以及面向瓶颈工件的...     

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...     

基于果蝇优化算法的船舶管加工车间多目标生产调度研究

为了提高船舶管加工车间的生产效率,考虑多种现实约束和优化目标,建立了多目标生产调度问题的数学模型。同时,根据果蝇优化算法的基本框架,结合Pareto优化理论的思想,设计和改进嗅觉搜索、视觉搜索及种群更新等多种策略,制定了多目标果蝇优化算法框架,提出了基于果蝇优化算法的求解方法,实现船舶管加工车间多目标生产调度问题的高效求解。通过与第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)的对比实验,验证了所提方法的有效性。     

考虑资源约束的预制构件多目标生产调度优化

为优化装配式建筑预制构件生产调度问题,从生产供应的角度对预制构件生产流程进行分析,同时考虑生产过程中的资源约束,构建了以生产完工时间和惩罚成本为目标的预制构件生产调度数学模型.设计了一种新颖的多目标混合共生生物搜索算法对模型进行求解,以合理安排预制构件的生产顺序和资源配置,达到降低成本、提高生产效率的目的 .通过装配式住宅项目的 一个实例验证了模型和算法的有效性.     

柔性车间调度与设备维护的联合优化研究

在现实生产中,生产调度和设备维护具有相互影响的关系,应将两者统筹优化。在理论研究中,柔性车间调度和设备维修决策的联合优化问题尚鲜有研究。为解决这一问题,以车间调度理论和预防性维护理论为基础,建立了柔性车间调度和设备维护的联合优化模型。同时依据问题的特性,设计了求解上述模型的双层编码遗传算法方案。最后通过实例进行仿真,得出了满足总完工时间最小条件下的最优生产和维修方案。通过与独立决策结果对比,证明了联合优化模型和算法的有效性。     

基于多目标优化的改进遗传算法求解柔性车间调度问题

文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化,结合改进的Pareto多目标优化方法,以及最短加工时间变异和邻域变异方法,提高了算法的寻优能力。最后通过实验验证了算法适用于求解多目标的柔性车间调度问题。     

可重构装配线多目标优化调度研究

针对可重构装配线调度存在的问题,综合考虑影响可重构装配线调度的三个主要因素,即最小化空闲和未完工作业量、均衡零部件的使用速率、最小化装配线重构成本,建立了可重构装配线多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的可重构装配线优化调度方法,该算法综合运用了群体排序技术、小生境技术、Pareto解集过滤及精英保留策略,并采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略。实例仿真表明该算法具有比其他遗传算法更高的求解质量。

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基于改进粒子群优化算法的多目标铜卷加工生产调度研究

针对多目标铜卷加工生产调度问题,提出一种自适应的改进粒子群优化算法。该算法采用基于个体拥挤距离排序的外部种群保留策略以避免陷入局部极值,基于个体拥挤距离概率更新全局极值以及基于支配关系更新个体极值,同时采用基于非支配解和单点交叉的内部种群规模自适应调整策略以及自适应动态惯性权重来保持种群的多样性。通过应用实例验证了该方法求解多目标铜卷加工生产调度问题的有效性。     

串并联衰退系统的多目标预防性维护优化建模

以多设备串并联衰退系统为研究对象,通过引入失效率调整因子,整合优化维护成本率和设备可用度,建立了一种设备层的单设备动态预防性维护的多目标决策模型。在此基础上,给出了多设备串并联系统成组维护的优化建模,提出了系统层的非周期预防性维护规划的优化方法。在模型中提出维修时间窗的概念,为降低系统层总维护成本,根据维修时间窗对逻辑串联设备组的维护作业进行作业合并,并对逻辑并联设备组的维护作业进行作业分离。数值实例结果表明,与各设备独立进行预防性维护相比,该建模方法更经济,可为多设备串并联系统的维护决策提供有力的支持。     

自动导向小车与加工设备多目标集成调度的聚类遗传算法

针对AGV与加工设备的集成调度问题,在考虑AGV无冲突路径规划的情况下,建立了以最大完工时间、AGV运行时间及机器总负荷为优化目标的调度优化模型,提出一种基于时间窗和Dijk-stra算法的多目标自适应聚类遗传算法.根据算法在不同迭代时期的特点,提出一种包含自适应个体交叉概率的交叉重组策略;设计了自适应种群变异概率;引...