基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题（MGFJSP）的特点，提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度，建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型，并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括：设计了一种三维向量的编码和对应解码方案，在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力，在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比，以验证所建模型和所提算法的有效性。     

模型驱动的大数据流水线框架PiFlow

复杂流程的大数据处理多依托于流水线系统，但大数据处理的流水线系统在易用性、功能复用性、扩展性以及处理性能等方面存在不足。针对上述问题，为提高大数据处理环境的构建与开发效率,优化处理流程，提出了一种模型驱动的大数据流水线框架PiFlow。首先，将大数据处理过程抽象为有向无环图；然后，开发一系列组件用于构建数据处理流水线，并设计了流水线任务执行机制。同时，为规范和简化流水线框架的描述，设计了基于模型驱动的大数据流水线描述语言——PiFlowDL，该语言以模块化、层次化的方式对大数据处理任务进行描述。PiFlow以所见即所得(WYSIWYG)的方式配置流水线，集成了状态监控、模板配置、组件集成等功能，与Apache NiFi相比有2~7倍的性能提升。     

基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略

一种智能加工系统由8台计算机数控机床(CNC)、1辆轨道式自动引导车(RGV)、1条RGV直线轨道、1条上料传送带、1条下料传送带等附属设备组成。文章通过研究RGV的选择判断规律,以一道工序无故障情况为例,在RGV需要选择去向时采用贪心算法,这体现为RGV每次选择去向时选择运动时间与上下料时间之和最小的目标,将该过程定为所有判断的原则。故可得出动态调度后每个CNC的总等待时间最少,将机床工作效率最大化。从而给出最优动态调度策略。     

面向复杂工程项目型产品作业车间调度问题

针对复杂工程项目型产品作业车间调度问题(CEPP-JSP),在考虑产品生产过程具有成套性、并行性、分散性和高柔性等生产特点的基础上,构建了面向CEPP-JSP的基本生产任务分配和作业中心生产调度的多目标优化模型,提出了改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对优化模型进行求解,从而得到了CEPP-JSP的Pareto综合最优解。最后,以某水轮机公司产品的作业车间调度为例,验证了提出模型和算法的可行性和有效性。