基于生产物流瓶颈的生产排程研究

针对作业调度问题,以生产交货拖期时间和完成时间最小作为优化目标,根据生产物流瓶颈的定义,以作业车间为研究对象,辨识其瓶颈。在辨识过程中以设备利用率最大为生产物流瓶颈定义,同时在采用工艺路径和工序分割的方法基础上,提出基于生产物流瓶颈的调度算法,对生产系统进行排程。最后通过实例,验证了基于生产物流瓶颈的调度算法在求解生产排程问题中的有效性。     

基于延迟惩罚成本的生产物流瓶颈辨识研究

针对生产物流中的半成品生产物流瓶颈问题,以减少生产延迟为优化目标提出了基于延迟惩罚成本的辨识方法.在辨识过程中,以延迟惩罚成本最大为生产物流瓶颈定义;延迟惩罚成本函数具体为延迟时间和延迟次数的加权和,以此为目标函数建立瓶颈模型;并设计了由订单层、部件层和工序层组成的三层遍历算法,求解模型中目标函数的生产延迟时间和延迟次数两变量.通过算例,说明了基于延迟惩罚成本瓶颈辨识方法的有效性和合理性.     

混合蜂群算法求解柔性作业车间调度问题

为解决柔性作业车间调度问题,提出一种基于蜂群模型的混合群智能优化算法.在算法初始化阶段提出了蜂群优化算法结合随机方法的种群初始化方法,提高了初始种群质量;为提高算法搜索精度,在观察蜂阶段采用模拟退火算法更新观察蜂群,并以退温系数调节邻域规模,随算法进程细化搜索范围;针对柔性作业车间调度问题特点,建立了可控规模的邻域更新方法.采用柔性作业车间标准算例,通过仿真编程和与其他算法的比较,验证了算法的有效性和优越性.     

离散型制造企业车间布局缓冲区面积设置仿真决策研究

在分析现有车间布局缓冲区研究不足的基础上,研究了离散型制造企业车间布局缓冲区分布问题,提出了在多品种小批量情况下基于时间变化的缓冲区面积计算模型,在充分分析影响缓冲区面积大小因素的基础上构建了缓冲区设置的仿真决策程序,采用eMplant仿真软件对X企业某车间布局中缓冲区的设置进行了仿真决策研究.结果表明:仿真决策程序能较好的计算出缓冲区所需面积,为车间合理设置缓冲区提供了决策依据.     

基于混合粒子群算法求解装配线第二类平衡问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法,给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上,利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力,提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法,并给出了求解流程。应用实例证明,用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。     

混流装配排序问题的改进人工蜂群优化

为解决离散的混流装配线作业排序问题,提出一种基于人工蜂群优化算法的改进算法。采用NEH启发式方法优化初始种群质量;在雇佣蜂算法中建立了变邻域区域搜索机制并嵌入模拟退火算法,提高了算法的搜索精度与广度;提出一种最优控制策略,通过限制最优解群体的成长速度,有效降低了种群相似度,提高了算法的全局搜索性能。实验方面,算法参数通过标准算例仿真对比设定,并采用Benchmark标准算例对所提算法与标准人工蜂群优化算法、遗传算法、混合遗传算法、改进粒子群优化等算法进行了对比。通过一个混流排序实例的仿真,对比证明了算法在求解混流装配线排序问题上的有效性。     

基于混合粒子群算法的群岛泊位分配问题研究

泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。     

基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型

研究供需不平衡环境下的应急物资动态分配问题.考虑到台风灾害演变导致应急物资需求不断增长与应急物资供应相对紧缺之间的矛盾,将需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程,建立基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型.通过二进制粒子群优化算法求解,最后将所提出模型应用于某台风发生时的救灾实例.实例分析表明,马尔可夫决策方法可以动态地做出合适的需求扑灭策略,使得整体的需求演变趋势保持平稳,整体的需求水平降到最低.     

U型混流装配线排序模型及其求解

U型混流装配线排序是精益生产的典型应用,逐渐受到企业的重视,其排序合理性决定了生产线效率,因此研究混流装配线排序问题具有重大意义。建立以零部件消耗速率均匀化、负荷均衡化和最小化总切换时间为目标的U型混流装配线多目标排序模型,通过改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法进行求解。最后利用MATLAB作为程序开发平台,对某公司U型混流装配线进行排序优化,取得了良好的效果。     

跨层跨巷道穿梭车仓储系统复合作业路径优化

针对跨层跨巷道穿梭车仓储系统复合作业路径优化问题,分析了穿梭车搭配转载车和提升机在仓库中运作的跨层、不跨层跨巷道、不跨层不跨巷道3种存取货作业形式,以及换层提升机、巷道转载车和穿梭车在系统中的实际调度路径,考虑其运动过程中的加、减速特性建立了相应的数学优化模型。提出改进的人工蜂群算法,有效解决了跨层跨巷道穿梭车仓储系统的复合三维作业路径优化问题。实验表明,与基本人工蜂群算法、遗传算法、改进人工鱼群算法、改进蚁群算法相比,所设计的人工蜂群算法在求解精度、运算速度方面更具优势,在不同作业任务量下能够有效提高跨层跨巷道穿梭车仓储系统的进出库作业效率。