基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

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调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法

针对工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度问题,以最小化最大完工时间和最小化机器总负荷为目标,利用区间数表征加工时间不确定性,采用泛灰数实施作业调度,引入EDQS重调度触发机制和滚动窗口优化策略,设计了关键工序集的构造规则;采用改进的NSGA-Ⅱ算法优化关键工序集和SPT规则调度非关键工序集,从而实现完全工序集的调度。引入Hypervolume指标维护进化种群,在保证Pareto最优解集收敛性的同时维持了群体多样性,以泛灰数序关系确定最优调度方案。仿真实例不仅证明了基于工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法的可行性和有效性,而且证明该方法能够及时响应不确定性因素扰动。     

GA-COA求解柔性作业车间多资源调度问题

针对传统柔性作业车间调度在仓储、运输方面考虑的不足，将工件的存储位置以及工件在仓库、机床之间的运输考虑到传统柔性作业车间调度问题（FJSP）中。提出一种考虑仓储、运输及加工的柔性作业车间多资源调度问题（MRFJSP），以最小完工时间为目标函数进行数学建模。考虑到遗传算法（GA）在求解车间调度问题中收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，将郊狼优化算法（COA）的组内郊狼成长、生与死进行改进并与GA结合，提出一种带随机动态分组的遗传-郊狼混合算法。最后，通过算例验证了模型的正确性，并将混合算法与原算法进行对比，验证其优越性。     

机器故障下柔性作业车间的生产重调度方式决策模型

在机器故障后采用何种方式进行生产重调度，直接影响到柔性作业车间的生产效率和稳定性。为此，提出一种融合数据仿真、遗传优化与BP神经网络的重调度方式决策模型，以便在给定故障情形下经济、高效、快速地估计出最优重调度方式。首先，针对柔性作业车间，仿真生成不同机器故障情形下、各种重调度方式下的重调度方案，比较最大完工时间差值、工序结束时间差值和工序变动成本3个评价指标，将综合指标最小的重调度方式判定为给定情形下的最优方式，产生出带标签的大规模样本。在此基础上，构建基于遗传—神经网络的重调度方式决策模型，挖掘机器故障与重调度方式的内在联系，估计不同故障情形下的最优重调度方式。其中，遗传算法先用于确定BP神经网络结构，再用于优化权值和阈值。实验证明所提出决策模型能显著提升机器故障下柔性作业车间的决策效率与反应能力。     

基于滚动时域优化策略的柔性作业车间动态调度研究

根据传统柔性作业车间静态调度模型很难适应实际生产过程中动态性和不确定性的特点,通过对动态环境下柔性作业车间调度问题的研究,构建以生产系统最大完工时间最小为优化目标的数学模型。基于滚动时域优化基本框架,设计一种生产设备出现故障情况下周期和事件混合驱动的动态调度策略。同时,采用一种扩展的基于工序和设备双层染色体编码的遗传算法来对动态调度模型进行求解。最后,通过对某一具体生产车间实例进行仿真求解,验证该动态调度策略的可行性和有效性。     

考虑批量的多目标柔性作业车间鲁棒调度

针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。     

柔性流水车间设备利用率排产优化问题研究

针对具有工序约束信息的柔性流水车间的设备利用率优化问题,提出利用PSODE混合算法来解决该问题,全局优化过程采用群体优化算法,在局部优化过程中通过上下道关联工序约束信息来控制工件的分配,将并行工位总设备利用率作为适应度函数,构建了具有关联工序约束的柔性流水车间生产调度模型,确定生产工件的加工路径、加工顺序、开工时间和完工时间。通过多组方案数值计算结果对比分析,验证了PSODE算法解决柔性流水车间设备利用率优化问题的有效性。     

考虑工件移动和成本的多目标柔性作业车间调度问题优化研究

针对考虑工件移动时间约束的柔性作业车间调度问题,构建了以加工总成本和最大加工时间最小为目标的数学模型并用改进遗传算法求解。针对柔性作业车间调度问题(FJSP)特性,算法中采用基于工序的集成编码操作,实现工序排序和机器匹配的内在关联并由此产生可行的调度方案;根据编码结构设计了有效的交叉和变异操作,从而避免了非法调度解的出现;为克服遗传算法的早熟收敛和减少调度开销,用贪婪解码算法生成主动调度、设计了自适应变异规则并采用混合子代产生模式提高染色体适应值。最后通过测试问题的求解及数值分析,证明了算法和模型的有效性及鲁棒性。     

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。     

多目标柔性作业车间稳健性动态调度研究

研究了以调度稳定性和鲁棒性为优化目标的柔性作业车间动态调度问题。建立了多目标柔性作业车间动态调度问题模型;针对动态事件特点,采用工件到达发生器和机器故障预维护发生器模拟动态事件,提出了基于周期与事件驱动的混合重调度策略,该策略在每个重调度点对工件进行完全重调度或右移重调度;为克服传统差分算法早熟的缺点,设计了一种改进的多目标差分进化算法求解该调度问题;实例验证了提出策略和算法的有效性。     

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。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于动态事件的柔性作业车间重调度节能优化

为了解决机械加工过程中出现紧急任务插单或机床故障等动态事件干扰调度方案执行,导致原调度方案能耗增高、完工时间延长等问题,研究了一种考虑紧急插单和机床故障动态事件的柔性作业车间重调度节能优化方法。首先分析了动态事件下柔性作业车间的工件加工过程能耗特性,然后以总能耗最低、完工时间和鲁棒性最小为优化目标建立了面向节能的动态重调度优化模型,并提出基于多目标引力搜索算法的重调度节能优化求解方法,最后通过案例对比分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度受生产准备时间和工件批量影响的问题,构建了考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度模型.根据工件批量加工中等量分批方法柔性不足的特点,采用柔性分批方法对工件进行批量划分.提出一种改进的遗传算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用双层编码的方式对模型求解,确定各工件的分批方案和子批工序调度排序方案.通过分析柔性调度案例,验证了该算法的有效性,能够更好地满足实际车间生产要求.     

加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法

针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

具有柔性加工路径的作业车间批量调度优化研究

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP- hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序可以由一个机床集合中的多台机床完成加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法以适用于批量调度 ,并分析了几种批量调度方案 ,最后给出了这些调度的仿真结果 ,证明单件最佳调度不适合扩展成批量最佳调度     

基于元胞机和改进GA的大型零件柔性作业车间调度算法

针对大型零件柔性作业车间调度问题,采用改进遗传算法优化元胞机局部演化规则,提出了元胞机和改进遗传算法相结合的混合调度算法。依据总加工时间最短、各工位负荷率高、同一工位组各工位负荷平衡率高的优化目标,建立了离散化后单个静态调度单元的遗传算法优化模型,并结合算例具体说明了优化过程。通过文献实例演算验证了混合算法求解大型零件柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。     

柔性作业车间调度的改进邻域结构混合算法

针对柔性作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,提出一种融合改进邻域结构的混合算法。柔性作业车间调度问题机器选择是工序排序优化的前提和基础,因此,将邻域结构分两级进行:第一级跨机器移动工序,第二级同机器移动工序。对同机器移动工序方面进行了改进,结合关键工序的类型定义了相应的移动操作,对已有邻域结构进行了无效移动的精简和有效移动的扩展,提高了邻域结构的精准有效性。给出了邻域结构相应的近似移动评价方法,综合考虑算法的全局搜索能力和局部搜索能力,设计了柔性作业车间调度问题求解算法。通过采用基准算例进行测试,验证了所提方法的有效性。