飞机移动生产线作业调度问题的启发式算法

飞机移动生产线作业调度问题是一种具有特殊约束的项目调度问题。综合分析了飞机移动生产线的作业顺序关序、资源约束、空间限制的多重特点,建立了以最小装配完工时间为目标的模型。将问题分为确定作业的优先顺序和选择作业人数的两个阶段进行决策,设计了由不同规则组合成27种启发式方法。通过比较启发式方法在250个测试问题集的表现,确定最有效的解决此问题的方法。     

面向柔性作业调度问题的启发性规则改进遗传算法

对柔性作业调度问题,提出了一种启发性规则的改进遗传求解方法,此方法从启发性规则出发产生初始调度解。通过对初始调度解进行比较而产生初始种群。对初始种群通过启发规则的改进遗传算法进行优化计算,对染色体进行交叉、变异、交换和选择操作,应用启发式规则搜索关键工序并提高关键工序的交换、变异操作概率,在变异操作中利用启发式规则对变异过程加以引导,从而得到优化解。将此方法运用于一系列典型柔性调度问题进行了实验求解,并将求解结果与其他的计算方法进行了比较,表明此方法能提高求解效率,适合复杂的柔性作业调度问题求解。     

基于混合蝙蝠算法的多约束双边装配线平衡问题研究

包含位置约束、区域约束、同步约束等额外约束的双边装配线平衡问题,称为多约束双边装配线平衡问题,与双边装配线第I类平衡问题相比,复杂度显著提升,目前研究成果还很少。而现实中的装配线平衡问题往往包含额外约束,因而,研究多约束双边装配线平衡问题更具有实际意义。针对以上问题,本研究在分析额外约束的数学表达的基础上,建立了多约束双边装配线平衡问题的优化模型,提出了拓扑排序矩阵编码方法、面向位置约束的解码方法、变邻域搜索策略,与标准蝙蝠算法相结合,形成了混合算法的求解机制。以标杆算例为对象,与多种典型的启发式算法进行了比对实验研究,实验结果表明了所提算法的可靠性和优越性。     

基于优先规则的模糊资源受限多项目调度

在分析国内外相关研究现状的基础上,结合资源受限多项目调度问题的特点,针对多项目中各个工序资源参数的不确定性,通过对工程项目工序资源需求量的模糊表示,建立了模糊资源受限多项目调度模型,并运用基于优先规则的启发式算法对所建立的模型进行调度计算,最后通过算例验证模型的有效性和可行性,以实现多项目资源的优化配置。     

随机型双边装配线平衡问题的一种启发式算法

为有效求解随机型双边装配线第Ⅰ类平衡问题(STALBP 1),在分析双边装配线平衡特点的基础上,考虑各任务操作时间的随机性,提出了一种启发式算法。在该启发式算法中,假定各任务的操作时间服从正态分布,运用具有操作方位约束的任务优先分配等规则来进行任务的选择和分配,通过改变预设超限概率,在不同生产节拍下,分别得到不同的平衡方案。实例验证了算法的有效性。     

集装箱码头岸吊作业调度建模及调度策略研究

岸吊作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响.综合考虑岸吊实际作业中的特有约束,包括预定义顺序约束、依赖于作业次序的设备调整时间、岸吊干涉约束,建立岸吊作业调度问题的混合整数规划模型.针对混合装卸模式,使用启发式算法生成预定义作业顺序,在此基础上采用基于连续贝作业策略的启发式算法对问题进行求解.数据实验结果显示基于SPT规则和连续贝作业的启发式算法能有效利用混合装卸带来的时间节省,减少设备调整时间,对实际岸吊作业调度具有指导意义.     

基于资源约束的装配线平衡问题研究

在生产线建立过程中,必须考虑人员、设备等资源和作业约束,基于此,本文建立一种含有并行工作站的装配线平衡模型,并利用模拟退火算法求解该模型．经仿真验证,该算法能够求出满足模型约束条件的最优方案或可行方案,并且能够得到不同方案的多个目标属性值,这不仅表明算法的有效性,还给决策者的方案选择提供了一定的空间．     

多资源作业车间的混合自适应GA优化调度

针对多资源约束的车间调度问题,将启发式算法和自适应GA优化方法结合起来,提出了混合自适应GA方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式调度算法中优先规则对调度目标的影响,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为自适应因子,使得交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率,克服了启发式算法和普通GA的缺陷.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,混合自适应GA算法可以很好的解决作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

混合粒子群算法在混流装配线优化调度中的应用

应用粒子群算法求解混流装配线的优化调度问题,给出粒子的构造方法,并针对算法中存在过早收敛的问题,提出了一种与局部优化和粒子微变异方法相结合的混合粒子群算法.给出了一个实例,实例应用粒子群算法和混合粒子群算法分别进行求解,与其他一些方法比较表明,混合粒子群算法可以有效、快速地求得混流装配线优化调度问题的解.     

大规模带复杂任务约束的装配线平衡问题优化

介绍了装配线平衡问题的传统模型,分析了传统启发式算法与遗传算法在解决现今生产中的大规模带复杂任务约束问题时的弊端.针对传统模型的局限性,给出了修正模型,然后集合数种组合优化算法的优点,对传统启发式算法的候选规则与任务分配规则进行改进,给出了一种可行、高效率的优化算法,最后用实例验证了算法的优良性能.     

多类约束下U型装配线平衡建模研究

现有针对U型装配线平衡问题的研究假设除了节拍约束和任务间的优先顺序关系外,不存在其它约束,实际上受生产环境、产品设计、工艺要求以及人因等多种因素的制约,在对U型装配线进行优化设计时还需满足其它约束,将各种表象不同的约束抽象为相连、相斥、相关以及工作站属性约束四类,针对多类约束下U型装配线平衡问题建立了整数规划模型,通过...     

改进遗传算法求解多时间约束的柔性作业车间调度问题

将加工时间、调整时间和移动时间分别作为独立时间因素考虑到柔性作业车间调度模型中,建立以最大完工时间最小、总调整时间最小、总移动时间最小为目标的考虑多时间约束的柔性作业车间调度模型,并提出改进的遗传算法求解该模型。通过测试标准数据集,并对比其他文献算法,验证了改进的遗传算法的可行性和有效性。     

考虑转换约束的汽车混流装配线投产排序研究

讨论了有生产线线边替补人员协助完成超载工作量的情况下,汽车混流装配线投产排序的问题,并且考虑工作人员行走占用的时间。通过对某整车厂进行实地调研,将汽车装配生产中的优化问题从以往文献中只考虑的总装车间向前延伸到涂装车间,给出连续喷涂某种颜色的车辆数的上界s。在此基础上,并考虑总装线线边物料消耗速率波动均衡和子装配工负荷均衡的约束条件,建立涂装切换成本和总装车间人工成本最小化的数学模型。最后,用CPLEX对模型进行优化求解,并分析得出生产节拍和工作站长度等参数与总成本之间的变化关系。     

装配作业车间分批调度问题的算法对比

建立最小化makespan的装配作业车间分批调度模型,利用遗传算法构建基于整体集成优化策略、分层迭代优化策略和双层进化策略的求解算法。它们的区别在于处理批量划分问题和子批调度问题的联合优化机制不同。最后通过仿真实验对比了几类算法的求解效果和收敛速度,并分析了它们的适应性特点。     

一种面向卷烟混合生产线的优化调度模型研究

目的 基于多品种、小批量的生产制造模式,在规定的8 h工作之内,快速有效地生产出多品种、多批量的卷烟,并对所需物料进行准确调度,达到经济效益最大化的目的。方法 针对某烟草生产企业订单需要生产6种型号的品牌香烟,通过分析卷烟生产线的工艺流程,提出一种解决卷烟厂车间资源优化调度的CSS模型,该模型可以根据产品之间的销售需求情况来匹配生产线资源配置,按需求比采用粒子群优化算法计算出单次投料后混合生产香烟所需的最小时间与最大收益。结果 将所得方案进行综合对比后,计算得出在规定工期内,生产香烟获取利益的最优分配方案,在迭代在10次以内时已完成了优化过程,最大获利为3.65万元。结论 该优化模型通过改变相关工艺参数能够实现对不同混合生产线的资源调度优化,并对其他制造行业提供借鉴价值。