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针对热轧动态调度问题,在深入分析其生产过程中扰动因素基础上,提出了各种扰动事件的处理策略,给出了基于人机交互的处理流程.在此基础上开发了基于人机交互的热轧动态调度系统,该系统主要包舍扰动识别模块、在线调整模块、模型优化模块、调整板坯顺序模块和系统管理模块.源于钢厂实际生产数据的仿真结果表明,该人机交互平台能够快速有效地处理各种扰动事件,获得与原调度尽量一致的新调度方案,保证了热轧生产过程的连续与稳定. 相似文献
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针对按订单生产(MTO)下的多工序、多路径的钢铁生产中订单投放问题建立数学模型,提出了度量订单交货提前/拖期程度、负荷均衡程度以及工序生产紧密衔接程度的3个指标.针对问题的模型及其特点,提出了基于负荷均衡的订单投放算法.首先基于负荷控制的思想为订单池中的订单指定生产路径;然后基于瓶颈工序优先均衡的原则调整工序负荷;最后对非瓶颈工序进行负荷均衡.基于企业实际生产背景的仿真实验结果验证了模型和算法的有效性. 相似文献
3.
热轧工序作为钢铁生产的核心环节,具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求,而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件,提出一种热轧重调度优化方法。首先,分析了订单扰动因素对调度方案的影响,并以最小化订单拖期惩罚和板坯跳跃惩罚加权和为优化目标,建立了热轧重调度问题的数学模型。然后,设计了热轧重调度分布估计算法(EDA)。该算法针对紧急订单的插入式处理方式,提出一种基于插入位置的整数编码方案;结合模型特征设计了概率模型;并综合考虑目标与约束,定义了基于惩罚值的适应度函数。通过实际生产数据进行仿真实验,验证了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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无缝钢管热轧生产存在一类特殊的顺序依赖机器调整时间,调整时间依赖于相邻轧制批量间的规格切换,与批量间规格呈线性函数关系.针对具有此类调整时间的热轧批量调度问题,进一步考虑交货期要求,探讨了调整时间与交货期之间的性质特征,并以最小化总机器调整时间和最小化总拖期为目标,基于进化算法框架设计了快速重排序邻域搜索多目标算法(fast reordering neighborhood search multi-objective algorithm,FRNSM).在算法初始阶段,提出规格优化规则和交货时间优化规则,对初始解进行局部优化;邻域搜索阶段设计了基于同交货时间规格优化的快速重排序邻域搜索策略,以优化机器调整时间和拖期;针对问题多目标特征,基于Pareto思想设计解的接受准则.基于实际生产数据的实验结果表明,FRNSM算法对此类问题具有很好的求解效果. 相似文献
5.
热轧带钢生产中的板坯排序是一种复杂的组合优化问题,可以归结为一个PCTSP问题。Memetic算法(种群全局搜索和启发式局部搜索的结合),被用来求解热轧板坯排序。考虑到热轧生产约束的特点,提出了一种初始解构造策略,并利用缩减3-opt邻域搜索算法进行局部优化。仿真结果表明了该算法的优化效果和时间效率都是令人满意的。 相似文献
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在分析Web环境下生产调度系统体系结构的基础上,建立了基于XML(Extensible Markup Language)的生产调度系统的通讯模型,设计了基于SOAP(Simple Object Access Protocol)协议的XML引擎、XML请求分发处理中的安全过滤器、请求分发处理器中的对象定义和交互过程,并探讨了将该模型用于实际生产调度系统中的实现技术. 相似文献
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