基于颜色Petri网的再制造工艺过程建模与优化调度方法

针对再制造工艺过程的众多不确定性问题,建立了一个基于颜色Petri网的再制造工艺过程模型,引入颜色标识描述了再制造工艺路线的不确定性、再制造工艺时间的不确定性和再制造资源冲突不确定性。以最小化再制造工艺成本和延期交货惩罚成本为目标建立了再制造优化调度模型,并提出了一种基于模拟退火算法和最小松弛时间规则的优化调度方法。该混合算法结合概率突跳特性在解空间中随机寻优,确定最优的再制造工艺路线和零部件加工优先级。将所提出的优化模型和方法应用到某废旧机床再制造实践中,运用Matlab编程开展再制造调度仿真。仿真结果表明:所提出模型与方法与基准案例相比,可平均减少15%的再制造总成本。     

不确定环境下可再制造零件加工车间调度

【目的】可再制造零件的质量状况、加工时间以及交货期的不确定性使得调度过程十分复杂,如何在不确定环境下对可再制造零件加工车间进行合理地调度与优化意义重大。【方法】首先采用模糊聚类分析法对可再制造零件进行质量等级划分,以减少调度过程中不确定因素的影响,然后对不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题进行建模,并采用多层编码遗传算法进行求解。【结果】通过算例验证了模型的正确性,并且得到:1)对可再制造零件进行质量等级划分后可以明显地减少调度过程中不确定因素的干扰。2)决策者对最大完工时间和加工成本的重视程度会影响调度方案的选择,决策者应根据自身关注的重点来选择合适的调度方案,得到相对协调的结果。【结论】综合考虑可再制造零件加工车间存在的不确定性更加符合实际情况,可以为解决不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题提供一种新思路。     

不确定环境下可再制造零件加工车间调度

【目的】可再制造零件的质量状况、加工时间以及交货期的不确定性使得调度过程十分复杂,如何在不确定环境下对可再制造零件加工车间进行合理地调度与优化意义重大。【方法】首先采用模糊聚类分析法对可再制造零件进行质量等级划分,以减少调度过程中不确定因素的影响,然后对不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题进行建模,并采用多层编码遗传算法进行求解。【结果】通过算例验证了模型的正确性,并且得到:1)对可再制造零件进行质量等级划分后可以明显地减少调度过程中不确定因素的干扰。2)决策者对最大完工时间和加工成本的重视程度会影响调度方案的选择,决策者应根据自身关注的重点来选择合适的调度方案,得到相对协调的结果。【结论】综合考虑可再制造零件加工车间存在的不确定性更加符合实际情况,可以为解决不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题提供一种新思路。
     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。     

不确定条件下单阶段多产品批处理过程的调度

讨论了不确定条件下的单阶段多产品批处理过程，基于模糊理论建立了加工时间不确定和顺序相关建立时间不确定的调度模型。这里引用“中间值最大隶属度”算法将模糊的优化问题转换为普通的优化问题，然后结合遗传算法进行优化求解。最后仿真结果表明了所建模型及算法的有效性。     

不确定条件下的零等待Flow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下,含零等待模块的模糊Flowshop生产调度问题;采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,用零等待策略对加工过程进行约束,建立了基于模糊规划理论的零等待Flowshop调度模型,通过中间值最大隶属度的方法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型;最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化,制定了适用于实际排产过程中的GANTT图,仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。     

不确定条件下的零等待F1ow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下，含零等待模块的模糊Flow shop生产调度问题；采用三角模糊数描述处理时间的不确定性，用零等待策略对加工过程进行约束，建立了基于模糊规划理论的零等待Flow shop调度模型，通过中间值最大隶属度的方法，将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型；最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化，制定了适用于实际排产过程中的GANTT图，仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。     

随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。     

不确定性优化方法在船型优化设计中的应用

为了使非高精度的近似模型在船型优化中发挥最大效用,引入不确定性优化方法,采用区间数描述反向传播(BP)神经网络构建的兴波阻力系数近似模型的不确定性,基于主尺度与船型系数联合组成的设计空间构建了最小总阻力的优化模型.采用双层嵌套优化体系,外层采用加入学习因子改进策略的粒子群算法对引入罚函数的总阻力目标函数进行优化,内层采用改进的快速模拟退火算法针对近似模型的不确定域求解目标函数区间.算例表明了不确定性优化体系的优越性与两种优化算法的适用性.     

基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。