带缓冲时间的不确定性作业车间鲁棒调度研究

对机器故障下的作业车间鲁棒调度问题进行了研究。根据威布尔概率分布函数和故障浴盆曲线将不确定的机器故障转化为定量化的故障区间,建立带缓冲时间的性能鲁棒调度优化模型。用遗传算法求解该模型过程中,确立带缓冲时间的鲁棒解码规则,且交叉片段在整个父代中搜索与片段对等的基因,有利于扩大交叉范围。最后的仿真实验表明,优化模型保证了调度的鲁棒性,提出的改进遗传算法对问题求解的有效性。     

订单不确定下双资源约束多装配线鲁棒调度

考虑生产过程中的订单不确定等因素,建立了以最大化交付满意度、最大化装配线平衡率及最小化完工时间跨度为目标的鲁棒调度模型,基于差分进化算法和粒子群算法提出了对模型进行求解的混合优化算法,并通过算例验证了混合优化算法求解该鲁棒调度模型的可行性和有效性。最后综合分析PTCN公司二厂多装配线生产车间的实际生产情况,将所建立的鲁棒调度模型和提出的混合优化算法应用于实际的多装配线生产过程,获得了较优的调度结果。     

机器混合故障下柔性作业车间鲁棒调度方法

柔性作业车间机器在生产过程中时常发生退化故障和突发故障，针对这种混合故障，考虑用预防性维护来防止退化故障，通过插入缓冲时间的方式来吸收突发故障的影响。分别以工序最终完工时间期望值和各工序加工完成时间的延迟总和期望值为质和解的鲁棒性指标，建立柔性作业车间鲁棒性调度优化模型，并设计引入混合故障概率矩阵的改进遗传算法对模型求解，联合决策工序加工顺序、预防性维护位置和缓冲时间位置，同时优化调度方案的鲁棒性。最后通过数值实验与对比分析验证了此鲁棒调度方法能有效应对车间混合故障造成的扰动。     

鲁棒优化与多智能体协调的电梯群控调度

针对电梯群控调度过程中交通流不确定和优化求解复杂性的问题,提出一种混合鲁棒优化方法和多智能体协调的电梯群控调度方法。分析了电梯群控调度中的交通流不确定问题,建立了解决该不确定问题的电梯调度决策鲁棒优化模型。为了弥补模型求解复杂度过高的不足,进一步提出鲁棒优化和多智能体调度结合的混合调度决策方法。仿真结果表明,该方法能有效改善群控调度的性能,提高群控调度对交通模式的适应性。     

加工车间生产物流时间瓶颈的调度研究

针对一类具有生产物流时间瓶颈的加工车间调度问题,给出了基于加工单元和运输单元的时间瓶颈环节确定方法,采用以最大批量响应时间最小为优化目标,建立了基于生产物流时间瓶颈的加工车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用分段整数编码的方法,并在模拟退火算法中引入变温参数来提高算法效率.通过仿真,分别采用PSO和PSO-SA对所建立的调度模型进行了求解.研究结果表明,PSO-SA算法求解效率高且该算法的稳定性好,同时验证了该模型和算法的有效性、广泛性.     

基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中,其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此,针对多车间协同调度问题建立了调度模型,提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先,以最小化订单完工时间为目标,建立了单目标调度模型;然后,采用了并行协同进化遗传算法,对上述单目标调度模型进行了求解,基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案,提出了一种协同适应度值计算的方法;最后,以某液压缸生产企业为例,针对单目标调度问题,采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解,并对其结果进行了比较,以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明：采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。     

JIT柔性混合流水车间生产调度问题研究

针对混合柔性流水车间多种工艺路线的生产调度问题,分析了生产工艺计划与车问调度系统的集成原理,建立目标模型,通过将简单遗传算法加以改进,在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把进化后的遗传算法（SGA）和改进的模拟退火算法（SA）有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成较为高效的混合优化算法,并对问题进行求解。最后给出了一个具体算例,验证算法的有效性和先进性。     

基于紧急订单的并行流水线动态调度研究

针对工艺流程的特殊性,对基本遗传算法进行改进,设计了双染色体编码方法。运用改进遗传算法与仿真分析相结合的混合智能方法,以完工时间、交货惩罚为目标,建立仿真优化模型,首先得到多目标模糊并行流水线的静态调度方案;然后在分析紧急订单这一扰动因素的基础上,求解并行流水线动态调度问题;最后以某汽车零部件生产企业冲压流水线为实例,验证了混合智能方法对研究并行流水线动态调度问题的有效性。     

改进的遗传算法在车间作业调度中的应用研究

作业调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法作为一种通用的优化算法在求解JSP中得到了广泛的应用.针对车间作业优化调度问题,通过对原有遗传算法进行了改进,建立了具体的基于遗传算法的改进模型,使其在优化过程中自动给出比较合适的交叉概率和变异概率,并保持群体的多样性,方法和解决步骤,显著提高了搜索效率.较好地解决了车间资源优化调度问题.     

随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法

为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。     

面向云制造的混流混合车间调度问题

为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题,综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度,建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略,设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法,采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后,通过实例验证了模型和算法的有效性。     

混合工作日历下作业车间调度遗传进化方法

针对一类混合工作日历下的作业车间调度问题,提出了一种遗传进化方法。构建了混合工作日历下以生产周期最短为优化目标的作业车间调度优化模型;提出了基于工作日历的时间推算方法,设计了遗传算法对这类问题进行求解。算法采用基于工序的编码方式;遗传操作中采用遗传算子改进策略保证子代个体的可行性,降低了计算量;解码操作中采用了基于工作日历的时间推算方法来准确计算工序的起止时刻,并采用两种技术缩短生产周期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

[车间调度]混合工作日历下作业车间调度遗传进化方法

针对一类混合工作日历下的作业车间调度问题,提出了一种遗传进化方法。构建了混合工作日历下以生产周期最短为优化目标的作业车间调度优化模型;提出了基于工作日历的时间推算方法,设计了遗传算法对这类问题进行求解。算法采用基于工序的编码方式;遗传操作中采用遗传算子改进策略保证子代个体的可行性,降低了计算量;解码操作中采用了基于工作日历的时间推算方法来准确计算工序的起止时刻,并采用两种技术缩短生产周期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

面向实际生产的冲压车间调度问题研究

在大部分对汽车冲压车间调度的研究中,冲压车间被简化为一类job shop模型的作业车间。根据汽车双向冲压生产线的实际生产特点,笔者提出了基于工艺约束并行机的双向冲压生产线调度模型。在该模型中,工件按设备顺序在生产线两端同时加工,且加工的工件及其加工时间和完工时间受两端工件工序数目约束。然后设计了启发规则和遗传算法混合的求解算法,最后以最大完工时间为优化指标进行验证,得到了具有很强实际应用价值的调度结果。     

基于改进免疫遗传算法的混合车间调度研究

建立了以最大总完成时间最小为目标的混合车间调度模型。该模型包括作业车间和并行流水装配车间两部分调度问题。为降低问题求解难度,采用分解的策略对调度问题分阶段求解,并引入多Agent协商机制和模拟退火算法与免疫遗传算法相结合,提出了基于分解策略的免疫遗传算法,并通过在某汽车减振器企业的实施验证了模型和算法的有效性。     

基于交替迭代遗传算法的成批车间生产计划与调度的集成优化

研究了一类零部件混批生产车间需要加工准备的多周期成批生产计划与调度的集成优化问题,建立了生产计划和调度集成优化的非线性混合整数规划模型.并提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题.其主要思想是给定计划用一混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用两个混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

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。     

基于机床加工匹配特性的混合流水车间绿色生产调度

针对混合流水车间绿色生产过程中的设备选择和调度目标匹配问题,提出基于机床加工特性的多目标调度模型和改进遗传算法。该算法建立了混合流水车间调度的时间、能耗与成本优化模型,采用模糊隶属方法描述了机床加工特性,在遗传算法求解过程中通过机床加工特性隶属度与调度目标的权重系数匹配关系,建立了自适应的交叉、变异和优势保留策略,在每一代迭代中提高在调度目标方向上的选择压力,加速收敛。通过实例分析对比了不同算法的优化结果,从而验证了模型及算法的有效性,并提出了高效、节能、经济和综合4种调度生产模式,为混合流水车间绿色生产提供了指导。     

物联网环境下混流生产车间两级动态调度研究

针对不确定的动态事件干扰混流生产车间预先调度实施的问题,对调度信息传递、车间扰动恢复、多目标优化等问题进行了研究。建立了以RFID技术为支撑的物联网环境下实时工况驱动的调度-重调两级动态调度机制,在物料消耗速率均衡化、最短化最小生产循环周期的两个预调度模型基础上,构造了混合布谷鸟搜索求解算法;基于扰动事件的特性,采取事件和周期混合驱动的调度策略,通过滚动窗口技术和混合布谷鸟搜索算法对重调度进行了求解,利用仿真平台对调度模型及混合布谷鸟搜索算法进行了测试。研究结果表明:该物联网环境的构建符合车间实时动态调度需求,能够实现工况信息的及时传递;调度机制能够有效应对各类扰动,满足了混流车间实际调度需要;算法求解速度快,获得的解质量良好。     

基于混合遗传算法的混流混合车间协同调度问题

为解决一类具有多品种混流生产特征和作业车间与流水车间集成的混流混合车间协同调度问题,给出了以在制品成本最小为目标的混流混合车间调度问题模型;采用零件加工、部件装配、产品总装的三段协同编码方法,给出了一种集成模拟退火算法的混合遗传算法,并在模拟退火算法中引入变温度参数来平衡算法效率。最后,通过某冰箱混流装配企业典型实例验证了模型和算法的有效性。