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随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性. 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题,考虑设备及生产工人的柔性,确立了最大完工时间最短、提前交付罚金与超期交付罚金之和最低以及加工总能耗最低的3个优化目标,每个工件都引入了交货期时间窗。在化学反应算法的基础上,基于理想虚拟分子理论对目标函数进行改进,通过模拟退火算法的局部寻优能力提高算法的求解精度,最后根据实际柔性车间生产情况设计调度算例,验证该算法在求解双柔性作业车间调度问题的可用性。 相似文献
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基于剩余率求解非标准作业车间调度问题逆序算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服现有效率算法、遗传算法和逆序算法等求解非标准作业车间调度问题时存在的不足 ,提出了一种新的逆序算法。将非标准作业车间调度问题进行数学描述 ,给出目标函数 ,针对非标准作业车间调度问题的复杂性 ,构造了一种基于剩余率函数的逆序调度算法 ,以确定出最佳的开工日期。与其他算法相比 ,该算法的复杂性更小 ,调度结果更优 相似文献
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基于Hopfield神经网络求解作业车间调度问题的新方法 总被引:9,自引:1,他引:8
对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的Hopfield神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法。为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。 相似文献
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市场需求的多样性与个性化趋势使面向订单的生产作业调度遇到极大困扰。一方面随机到达的订单往往远超出车间的生产能力,一方面车间资源经常使用不均,造成效率低下。对作业调度中的任务进行优化选择,是解决以上问题的有效途径之一。提出了满足订单要求及车间生产资源能力等多目标的调度任务优选方法,构建了柔性作业车间设备的可互换性规则和辨识算法,提出并研制了基于订单优先级、设备生产能力等约束下的订单多工艺方案自动平衡和优选算法,有效解决订单任务及生产资源共同约束下的柔性作业调度难的问题。通过对两个标准柔性调度案例的组合,以及相关目标和约束设计,对文章提出的方法进行了测试,结果表明,在保证订单交货期期限、遵守调度周期和设备维修约束等的前提下,采用此方法可使其makespan缩短13%,设备利用均衡,利用率达82.3%。 相似文献
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针对航天结构件生产调度过程中工序加工时间随操作人员能力级别而变化,关重件和关键工序特定设备和人员要求约束等问题,构建综合考虑关键设备和人员双资源约束的柔性车间作业调度数学模型,解决航天结构件生产设备资源维、人员资源维、工序信息维的描述。为实现双资源约束下的柔性调度,提出嵌套式蚁群-遗传混合算法,针对结构件加工工序设备和人员双资源选择问题,建立资源选择问题与蚁群并行搜索的映射关系,设计蚁群算法实现资源选择;为提高算法搜索性能,利用遗传算法求解当前蚂蚁资源选择下的调度问题,在避免人员资源使用冲突前提下实现设备加工工序的优化排序,使得关键设备利用率最大,总完工时间最短,并通过综合考虑蚁群和遗传算法阶段的求解目标进行蚁群算法信息素的更新,大大提高算法获得较优解的性能。最后,通过航天结构件车间实际案例进行算法测试,测试结果表明,嵌套式蚁群-遗传混合算法能有效地求解双资源约束的航天结构件车间生产调度问题,可降低资源总负荷,提高关键设备利用率,避免人员资源冲突,具有良好的综合调度性能。 相似文献
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求解作业车间调度问题的快速启发式算法 总被引:5,自引:0,他引:5
首先将作业车间调度问题转换为一个搭积木模型,受这个直观模型的启发,提出了一个启发式的搭积木规则,该规则综合考虑了已经搭好的积木的顶高和将要搭积木的剩余高度。基于这个规则,提出了一个求解作业车间调度问题的快速启发式算法,对国际上通用的benchmark例的模拟实验结果表明,提出的算法优于经典的优先分配启发式算法。 相似文献
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柔性装配作业车间是柔性作业车间的一类现实化扩展,其调度问题既要考虑复杂的加工路径柔性,还要考虑零件间的装配关联约束,以及由其带来的关联零件生产进度协同难题。首先给出了柔性装配作业车间调度问题的数学模型;然后考虑现实生产中普遍存在的随机扰动,采用了完全反应式与预测-反应式两类动态调度策略,并提出了相应的优先度规则算法和周期性滚动遗传算法。前者能快速协同各关联任务,但其决策分散,缺乏全局优化力度;后者进行全局周期决策,但扰动将导致性能的下降。最后构建了一般化的仿真模型,并设计了大量的比较实验,分析了不同综合扰动强度对两种调度策略的影响,为实际生产调度策略选择提供了有效的依据。 相似文献
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在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。 相似文献
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考虑工序相关性的动态Job shop调度问题启发式算法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出一类考虑工序相关性的、工件批量到达的动态Job shop 调度问题,在对工序相关性进行了定义和数学描述的基础上,进一步建立了动态Job shop 调度问题的优化模型。设计了一种组合式调度规则RAN(FCFS,ODD),并提出了基于规则的启发式算法以及该类动态Job shop 调度问题的算例生成方法。为验证算法和比较评估调度规则的性能,对算例采用文献提出的7种调度规则和RAN(FCFS,ODD)进行了仿真调度,对调度结果的分析表明了算法的有效性和RAN(FCFS,ODD)调度规则求解所提出的动态Job Shop 调度问题的优越性能。 相似文献
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考虑AGV小车在车间调度中只参与运输工件的特点和小车的运输路线对工件工艺路线选择的影响,分析了在机床/AGV小车双资源约束下的车间调度问题,讨论了AGV小车在车间调度中的调度机制。在分析问题的基础上建立了有AGV小车参与调度的车间调度问题的数学模型,并提出了基于遗传算法的机床/AGV小车的调度算法,论述了编码、选择和变异操作的规则,提出了工序特征的交叉算子。仿真结果表明,该算法是可行的,可以获得比较好的效果,为在AGV小车约束下的车间调度提供了一种有效的实践途径。 相似文献