协同遗传算法和多Agent系统的生产调度优化

建立了动态多Agent的生产调度模型,该模型从整体角度优化整个生产过程,在不确定的情况下,完成动态生产调度,使各个生产车间相互配合以得到最小加工时间。针对此模型,设计了一个协同遗传算法对调度进行求解。仿真实验表明,动态多Agent调度模型对生产的计划与实行起到了关键的作用。     

生产过程优化调度模型应用

该文讨论了坎得力等人提出的生产过程调度优化理论和数学建模.为了满足某制药厂的生产工艺进行生产过程的优化调度,对原有生产过程调度优化的数学模型进行改造,增加了设备在某一时间段不开工的约束,然后根据新的数学模型用软件来实现生产优化调度.软件的功能有用状态任务图网络来描述生产工艺,把状态任务图网络转化为用优化编程语言进行描述的求解模型,用ILOG CPLEX求解器进行求解,再用甘特图显示调度结果,并利用Petri网对生产过程进行仿真.     

基于连续时间的生产过程优化调度

为了研究印染生产过程的优化问题,分析包括烧毛在内的前处理工艺、染色工艺和后整理的整个印染生产工艺,得出染色工艺是整个印染生产过程优化调度的关键.针对染色工序,建立单阶段的基于直接前后序的连续时间混合线性整数规划(MILP)优化调度模型.该模型考虑有直接前后序加工关系印染产品颜色的深浅关系和这2个产品切换生产成本的因素,调度目标包括提前完工和延期完工惩罚因素.根据给出的案例,利用ILOG公司的求解器对模型求解.调度结果的甘特图表明,通过对染色机生产的优化调度,整个印染生产过程的各种资源得到优化,提高了生产效率,降低了库存成本.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解。应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性。     

基于遗传算法的针织染色生产调度方法

为解决针织染色过程中人工进行染色排缸效率低、合理性差的问题,提出一种新型调度方法。通过对染色生产过程的分析,建立了相应的生产调度模型,并采用启发式算法和遗传算法相结合的方法对模型进行求解。应用该方法可以在实现自动排缸的前提下,满足生产的实际需要,并优化生产调度,对提高染色生产的自动化有一定实际意义。     

混合流程生产系统优化调度模型

混合流程加工系统是一种集离散加工与流程加工为一体的生产加工系统，为对混合加工系统进行优化调度，提出了一种分层调度模型，这种建模方法简化了混合流程加工系统模型．根据分层建模方法建立了二层生产成本模型，上层为总体任务进入混合流程系统分批调度模型；下层为一批任务在混合流程系统内调度模型，这样可以使优化过程简单、可靠。     

资源受限的发酵生产过程调度优化

对发酵过程中空气供应量受限的资源受限调度问题进行了研究.建立了以总生产完成时间最短为目标的优化调度模型,提出了一种启发式的"离散-回缩"策略来计算在一定生产排序下发酵产品的总生产完成时间,并应用列队竞争算法计算产品加工的最优顺序.应用该方法对某生物农药厂的生产调度进行了计算,得到了满足空气供应量的要求且总生产时间最短的调度方案.     

预防性维修计划和生产调度的多目标优化

为了降低设备故障对生产成本和生产时间的影响,建立了单台设备预防性维修计划和生产调度的多目标联合优化模型.将维修成本、生产任务的最大完成时间、加权总完工时间及加权总延迟时间作为优化目标.采用了多目标遗传算法,同时对预防性维修计划和生产调度进行优化.通过实例,将预防性维修计划、生产调度的多目标联合优化方法分别与单目标联合优...     

基于时间驱动的FMS工件流智能调度方法及其应用

针对柔性制造系统生产中的产品批次多、每批次数量较少的一类生产特征,分析了贯穿于FMS生产过程各个环节的时间因素特性以及遗传算法在FMS调度过程的适用性及方法,通过分析论述FMS生产过程时间优化的研究成果,提出了一种基于时间驱动FMS工件流进程并借助遗传算法进行工件流调度方案优化的方法,以双工位工作台、连续工况以及随机的初始状态等为条件,验证了这种方法在FMS工件流调度中的应用效果。     

基于变精度粗集的生产调度规则获取

由于规则调度简单、实用,而被管理和工程技术人员广泛使用.规则调度所面临的问题是如何快速获取有效的调度规则以建立起专家系统知识库.把变精度粗集应用于生产调度中,在历史调度数据中发现成功的调度规则解决了生产调度中的规则获取难题.对调度中存在的多决策属性并存的决策表分解问题,提出了有因果关系决策属性的决策表分解方法,描述了基于粗集的生产调度规则获取过程及其应用实例     

蚁群算法在离散型车间派工中的应用

车间派工问题是学术界和实践界的关注热点,合理的派工方案可以缩短生产周期、有效利用资源、提高生产系统的响应能力．蚁群算法非常适合这类问题的处理,利用5个城市旅行商问题研究信息启发式因子、期望启发式因子、信息素挥发系数以及信息素强度这四个参数与迭代次数之间的关系,得出求解小规模问题的蚁群算法参数推荐值;建立车间派工问题的析取图模型,使其成为适合蚁群算法的一个自然表达;给出基于蚁群算法的车间派工问题实现步骤,以一个3＊3问题为例在JBuilderX中得出总完工时间最短的派工方案,验证了蚁群算法在车间派工问题中的可行性和有效性．     

基于狮群算法的数字孪生车间调度问题优化

针对柔性作业车间调度问题,提出一种基于狮群算法的数字孪生柔性作业车间调度方法。基于实际生产过程的需求,使用狮群算法生成柔性作业车间调度初始方案,建立物理车间与虚拟车间实时交互的数字孪生柔性作业车间调度模型,在搭建的虚拟车间中对初始调度方案根据设备利用率进行方案优化。采用数字孪生模型解决设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。通过使用真实车间数据对机加工车间生产调度过程试验,结果表明,采用狮群算法求解柔性作业车间调度问题,搜寻能力强,搜索速度快,可以在不同规模的问题中找到更优的解决方案;狮群算法结合数字孪生的柔性作业车间调度方案能够整体优化系统性能,有效处理扰动带来的延长生产时间问题。     

流水工序调度与生产效率的关系模型分析

提出一种基于粒子群算法的流水工序调度任务优化模型.利用流水工序调度任务的特点得到流水工序时间约束条件,利用粒子群算法的原理建立流水工序调度任务优化模型,利用粒子群算法对模型进行求解.仿真实验表明,利用该算法能够得到流水工序调度问题的最优解,提高生产效率.     

基于多品种生产的预制梁厂设计优化模型的研究

针对我国现阶段基于多品种生产的预制梁厂设计和排产传统方法的缺陷,通过对预制梁厂设计和生产影响因素的调查与分析,结合优化理论与方法,建立了基于多品种生产的预制梁台设计和预制梁厂排产优化模型,并进行了实例验证,将优化方法同传统算法相比较,证明优化模型具有明显的优势,能够较好地辅助施工单位进行预制梁厂设计和生产决策。     

Integrating geometallurgical ball mill throughput predictions into short-term stochastic production scheduling in mining complexes

This article presents a novel approach to integrate a throughput prediction model for the ball mill into short-term stochastic production scheduling in mining complexes. The datasets for the throughput prediction model include penetration rates from blast hole drilling (measurement while drilling), geological domains, material types, rock density, and throughput rates of the operating mill, offering an accessible and cost-effective method compared to other geometallurgical programs. First, the comminution behavior of the orebody was geostatistically simulated by building additive hardness proportions from penetration rates. A regression model was constructed to predict throughput rates as a function of blended rock properties, which are informed by a material tracking approach in the mining complex. Finally, the throughput prediction model was integrated into a stochastic optimization model for short-term production scheduling. This way, common shortfalls of existing geometallurgical throughput prediction models, that typically ignore the non-additive nature of hardness and are not designed to interact with mine production scheduling, are overcome. A case study at the Tropicana Mining Complex shows that throughput can be predicted with an error less than 30 t/h and a correlation coefficient of up to 0.8. By integrating the prediction model and new stochastic components into optimization, the production schedule achieves weekly planned production reliably because scheduled materials match with the predicted performance of the mill. Comparisons to optimization using conventional mill tonnage constraints reveal that expected production shortfalls of up to 7% per period can be mitigated this way.     

冶金行业复杂生产过程优化调度系统

根据冶金行业生产特点及在复杂生产过程计划调度中存在的问题,建立了分形计划调度模型并确定了目标函数,提出了基于排序理论和规则的调度算法。算法首先确定相应参数,以棒线材厂轧制安排为核心,进行轧制组批,确保充分发挥关键设备的能力,然后按照反提料方式逆向推算炼钢合炉顺序,最后给出整个算法的处理流程。将算法应用于冶金行业复杂生产过程优化调度系统,进行计算机模拟仿真,验证了此调度算法的准确性、有效性和实用性,可实现企业计划调度的整体优化。     

采用轮盘赌法的造纸企业生产调度排产模型的优化设计

在传统生产调度模型的基础上,对造纸企业生产调度的排产模型进行了优化设计,引入了一种激励机制,并将工人的心理因素应用到多目标造纸企业生产调度问题中.针对传统方法中权值分配不合理会导致某个目标下非支配解遗失的问题,采用了均值自适应法求解方法,并对交叉和变异策略进行了改进,即采用轮盘赌和精英选择策略保留了优良的个体,使遗传算法中权值系数的设置得到了很大程度的改善,提高了多目标下遗传算法的优化性能.     

高阶循环图的构造与一族超能强正则图

根据图的能量的定义和直积的定义,用求两个图的直积的方法,将Bi-循环图推广到高阶循环图,给出其能量表达式,分析其能量特征,并在Igor对循环图的结论的基础上给出一族超能的强正则图.