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资源分派和能力分派是作业车间生产调度中的重要问题,路径选择规则和分派规则是解决上述问题的有效途径。采用基于规则的仿真研究多机并行作业车间资源分派和能力分派问题,分析工件加工时间、到达率以及机器加工速率对调度结果的影响,以平均完工时间、平均延迟交货率以及平均资源利用率为评价指标,通过对4种路径选择规则和6种分派规则的仿真试验,确定不同性能指标下最佳的调度规则。仿真研究表明:调度规则的选用取决于车间资源配置和调度目标,应避免仅凭借经验或偏好选择规则的调度方法。 相似文献
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研究了FMS环境下先进制造车间路径柔性的优化调度问题.同时考虑现代生产准时制的要求,建立了柔性作业车间调度问题的双目标数学优化模型,并给出了求解模型的遗传算法的具体实现过程;针对模型的特殊性,提出了染色体两层编码结构,将AOV网络图应用到解码和适应度函数的计算中,通过一个调度实例进行验证,给出了相应的选择、交叉、变异操作设计方案. 相似文献
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对最大完工时间最短的作业车间调度问题进行了研究,总结了当前求解作业车间调度问题的研究现状,提出一种花朵授粉算法与遗传算法的混合算法。混合算法以花朵授粉算法为基础,重新定义其全局搜索和局部搜索迭代公式,在同化操作过程中融入遗传算法的选择、优先交叉和变异操作,进一步增强算法的勘探能力。通过26个经典的基准算例仿真实验,并与近5年的其他算法比较,结果表明所提算法在求解作业车间调度问题具有一定优势。 相似文献
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基于车间作业计划( Production Activity Control,PAC)是企业生产计划的最终环节,且其对制造领域里的经营管理效率起着支撑作用,因此针对当前企业存在的诸多问题,在系统分析了作业的特点以及对PAC编制的来源及过程的总结基础上,科学地归纳出制造业领域的车间作业计划(PAC)与调度流程,并给出了相应... 相似文献
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徐璜 《中国新技术新产品》2022,(21):128-132
Z企业配电箱产能扩张需要引入更高效的生产调度管理模式。基于Z企业原有的调度模式,针对传统策略中存在的性能不稳定、易受管理者经验影响以及容易陷入局部最优解的问题,采用遗传算法进行作业车间调度问题的优化。首先,建立适用于Z企业的作业车间调度模型,并考虑实际约束条件,使模型更贴近企业实际。其次,选用MSOS染色体编码、轮盘赌选择法、基于工序编码的交叉算子POX和位置变异法的变异算子扩大搜索范围和寻找最优策略。最后,在相同的环境下分别对不同策略进行仿真,生成甘特图。结果表明,采用算法的策略更优,尤其更适用于复杂环境下的JSP优化。 相似文献
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偏柔性作业车间调度是生产管理中的重要问题。由于模型和计算的复杂性,传统优化方法往往难以得到最优解。采用改进遗传算法求解偏柔性作业车间的调度问题,设计相应的编码方法,利用所生成的染色体以及通过遗传操作得到的染色体生成可行的调度方案。基于工序串和机器串的编码方法,采用精英解保留策略、轮盘赌选择策略和基于划分集的交叉策略,提出基于均匀分布试验的变异法则,引入贪婪式解码方法对偏柔性作业车间调度进行求解。实例仿真表明,该算法在求解偏柔性作业车间调度方面具有良好的效率和优越性。 相似文献
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零部件加工过程的精细化管控是保证大型复杂装备制造企业高效、均衡和低成本运营的重要手段。针对现有JIT调度方法普遍采用两阶段求解策略导致调度算法计算效率较低的问题,本文提出一种单阶段的改进型遗传算法解决思路:针对每一迭代优化过程中的染色体,设计了一种包含半主动解码、拖期工件贪婪插入、提前工件贪婪插入的三阶段渐进式解码机制,以引导待调度工序集尽可能在各自的交货时间点准时完工。这种三阶段解码方法具有与非正规调度指标吻合、解码机制简单和解码速度快等独特优势,最后采用72个JIT调度标准算例验证了该方法在优化性能、计算效率等方面的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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柔性作业车间调度问题(FJSP)是经典作业车间调度问题的重要扩展,其中每个操作可以在多台机器上处理,反之亦然。结合实际生产过程中加工时间、机器负载、运行成本等情况,建立了多目标调度模型。针对NSGA2算法收敛性不足的缺陷,引入免疫平衡原理改进NSGA2算法的选择策略和精英保留策略,成功避免了局部收敛问题,提高了算法的优化性能。通过与启发式规则以及多种智能算法进行比对仿真实验,改进的NASA2算法能获得更好的解。用改进的NAGA2算法求解实例,不仅有效地克服多目标间数量级和量纲的障碍,而且得到了满意的pareto解集,进一步验证了该算法和模型的可行性。 相似文献
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针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。 相似文献
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用混合量子算法求解模糊柔性作业车间调度问题 总被引:4,自引:0,他引:4
针对模糊环境下柔性作业车间的调度问题,以最小化最大完工时间、最小化成本和最小化惩罚值为目标,建立调度问题数学模型,提出了混沌量子粒子群算法。针对实际生产交货期模糊的特点,在量子粒子群算法基础上,提出引入混沌机制建立初始群的方法;针对量子个体的更新,提出了改进的量子旋转角计算方法;针对种群可能局部早熟收敛和后期多样性丢失的问题,利用混沌机制的遍历性,提出混沌局部优化策略;通过四个经典的调度算例验证了所提出算法能降低早熟概率和提高迭代搜索效率,与其他算法比较可以获得更多的非支配解。 相似文献
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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。 相似文献
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针对制造车间能量消耗大、利用率低的现状,以作业车间为研究对象,建立了一种AGV (automated guided vehicle)运输与加工资源集成调度的模型。首先,通过考虑机器间利用AGV运输工件所需的时间与对应的能耗构建了车间总能耗和完工时间的多目标优化模型,并设置权重系数来调节优化目标的偏好。其次,提出了一种融入模拟退火搜索策略的分布估计算法对模型进行求解。该算法主要是利用分布估计算法全局搜索能力快和模拟退火算法突跳性强的特点构建的一种新的混合算法。同时设计新的退火函数来进一步提高算法深度搜索能力。最后,通过实例验证所提算法的可行性和模型节能的有效性。 相似文献