一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

基于GABSO算法的动态柔性作业车间调度问题

针对企业生产加工中的动态调度难以求解的问题,首次将头脑风暴优化算法应用于求解动态柔性作业车间调度问题.首先,建立以极小化最大完工时间为目标函数的基于机器故障的重调度模型;然后,依据动态车间调度问题的特点,将遗传算法的思想融入头脑风暴优化算法中,提出自适应的GABSO算法,在迭代过程中,动态调整组间讨论与组内讨论次数,使...     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

基于规则导向的柔性作业车间多目标动态调度算法

设计了一种具有柔性资源约束的多目标集成优化方法,建立了包括最小完工时间、最小生产成本、最大设备利用率、最大交货满意度和最优人工分配在内的多目标组合优化模型;为降低模型的复杂度,抑制组合优化模型的状态爆炸效应,采用规则导向的资源调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,从而"推动"搜索过程向预期目标方向移动;采用改进的非支配排序遗传算法—NSGA-Ⅱ获得不同规则概率值的Pareto解集,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;仿真对比与算例验证,本文算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题.     

考虑区间工时的多目标柔性作业车间节能调度

在综合考虑经济指标和环境因素基础上,研究了工件加工时间不确定的多目标柔性作业车间节能调度问题。将工件不确定加工时间描述为区间数,并以最小化最大区间完工时间、区间总能耗为目标构建区间柔性作业车间调度节能问题优化模型。同时,依据区间可能度的支配关系,设计了一种有效求解该问题的区间多目标进化算法。通过15组测试问题,分别对区间多目标进化算法、SPEA-II及NSGA-II进行仿真实验,并采用反转世代距离(inverse generation distance, IGD)和覆盖集测度(C测度)两种性能指标验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于动态交互层的柔性作业车间动态调度问题研究

为快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间以及紧急订单生产完成时间为优化目标的柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,提出一种更加适用于动态排产的动态交互层DIL (Dynamic Interaction Layer)来代替滚动窗口。设计了粒子群遗传混合算法PSGA (Particle Swarm Genetic hybrid Algorithm),将粒子群算法中位置更新策略与遗传算法基因突变融合,加强算法局部搜索能力。针对柔性作业车间订单加急的意外状况,采用DIL与PSGA相结合的方法求解动态调度问题。通过仿真实验,验证了DIL处理紧急订单的能力和PSGA算法的有效性。     

集装箱码头装卸作业顺序多目标优化调度模型

集装箱码头装卸是码头作业的基础环节,其作业进度和稳定性直接影响集装箱船舶的在港时间.针对码头装卸作业顺序优化问题中作业时间不确定并且可拆分的特点,本文建立了同时最小化作业总完工时间及"岸边无集卡与堆场无集卡的时间和"的多目标混合整数规划模型.所建立模型的作业时间变量受到决策变量影响且可行域不规则,使得其求解复杂性和难度增加且帕累托前沿解难以搜寻.为求解模型,设计了基于仿真模拟与调度经验规则的PNSGA-Ⅱ算法.最后,通过与传统NSGA-Ⅱ算法比较,以及对在静态情景与动态情景下的算例实验进行统计对比,验证了所建立模型与PNSGA-Ⅱ算法可有效求解集装箱码头装卸作业顺序优化问题,并对码头生成高效稳定的装卸作业调度方案提供决策支持.     

面向两客户的差异工件单机批调度问题

将差异工件批调度问题扩展到多客户生产环境,建立了优化两客户各自生产时间跨度的差异工件单机批调度模型.不同客户的工件集合具有自己的优化目标,为了满足不同客户的要求,需要多种不同的生产方案.针对该特点提出了一种面向两客户的单机批调度问题的多目标蚁群算法(MOACO),通过存储算法每次迭代产生的非支配解集,对人工蚁的搜索和信息素的更新提供指导,保证了搜索的效率.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,多目标蚁群算法具有较好的求解效果,且随着问题规模的增大,算法的优势更加明显.     

多资源约束下改进NSGA-II算法的手术调度

针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题, 在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手 术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型. 针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优 化问题,提出改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II),采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序; 提出自适应交叉和变异策略, 克服了种群早熟化,改善算法收敛速度; 采用改进精英策略保持种群多样性, 改善算法搜索性能. 最后, 将该算法应用于某三甲医院手术模糊调度中,仿真结果证明该方法的有效性和可行性.     

多目标置换流水车间调度的混沌杂草优化算法

针对最小化最大完工时间,总流程时间及总延迟时间的多目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的混沌杂草优化算法,该算法采用基于熵值权重的灰熵关联度适应值分配策略,引入快速非支配排序法生成外部档案,并将进化种群的更新和最优位置的混沌搜索相结合,用于维护外部档案,提升算法的寻优性能.通过与NSGA-Ⅱ算法进行OR-Library典型测试算例的对比实验,验证该算法的有效性.     

用遗传算法解模糊交货期下Flow Shop调度问题

运用模糊的观点研究了flowshop调度问题,基于模糊交货期的概念建立了两种不同的模糊flowshop调度问题的模型,模糊交货期的隶属函数对应于完成时间的满意度,目标函数定义为所有任务加权的隶属函数之和问题是确定任务的加工顺序极大化目标函数文章运用遗传算法(GA)确定了任务的调度,仿真实验验证了算法的有效性.     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

基于事件驱动的Job Shop仿真调度系统

解析模型通常难以适用于ＦＭＳ调度中，本文提出了一种事件驱动的仿真模型，并结合滚动调度策略介绍了这种模型的仿真原理。在此仿真模型的基础上，研究了工件连续到达，且在加工过程中有机器件损坏和修复及工件到期时间可改变这样的动态环境下的ＪｏｐＳｈｏｐ调度问题。最后给出了仿真结果。     

基于改进DE算法的敏捷成像卫星前摄式调度

针对卫星资源失效或应急任务加入对敏捷成像卫星前摄式调度的影响,构建了鲁棒模型,提出了一种改进差分进化(differential evolution,DE)算法。首先,考虑卫星资源失效概率、任务执行主从窗口构建了期望收益和松弛时间指标,将这两个指标作为优化目标构建了前摄式调度鲁棒模型;然后,针对该模型的多目标优化特性,在传统DE算法的基础上,重新设计了变异、交叉和选择算子,增加了外部存档更新策略,优化了Pareto解集评价指标,提出一种多目标离散差分进化(multi-objective discrete differential evolution,MDDE)算法,并给出了算法的实现步骤;最后,仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ算法相比,MDDE在Pareto解集评价指标上提高了10.42%左右,在求解时间上降低了9.72%左右,为敏捷成像卫星前摄式调度提供了一定的方法支撑。     

折扣加权总完工时间的调整时间可分离无等待Flow Shop排序问题

研究3台机器调整时间可分离的无等待F1ow Shop排序问题，目标函数为极小化折扣加权总完工时间。对某些特殊情况，给出问题存在多项式最优算法的充分条件。在此条件下得到求解调整时间可分离的无等待F1ow Shop排序问题的分派规则。