基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题

针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法（GSO）,算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性.     

汽车同步装配线生产计划与调度集成优化汽车同步装配线生产计划与调度集成优化

为克服传统的"自顶向下"方式下生产计划与调度不协调的缺陷,针对汽车同步装配线,构造了生产计划与调度集成优化混合整数规划模型,并采用拉格朗日松弛法将其分解为批量计划及调度等子问题.将调度子问题转化为与时间相关的旅行商问题,并采用dynasearch算法求解.对于拉格朗日对偶问题,采用均衡方向策略法求解.仿真实验结果验证了模型及算法的有效性.     

改进离散粒子群算法求解柔性流水车间调度问题

针对以最小化完工时间为目标的柔性流水车间调度问题(FFSP),提出了一种改进离散粒子群(DPSO)算法.所提算法重新定义粒子速度和位置的相关算子,并引入编码矩阵和解码矩阵来表示工件、机器以及调度之间的关系.为了提高柔性流水车间调度问题求解的改进离散粒子群算法的初始群体质量,通过分析初始机器选择与调度总完工时间的关系,首次提出一种基于NEH算法的最短用时分解策略算法.仿真实验结果表明,该算法在求解柔性流水车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法.     

微电子生产过程调度问题基于指标快速预报的分解算法

微电子生产过程调度问题具有规模大和约束复杂等特点,如菜单、Setup时间和组批约束等,其优化调度具有一定难度.针对以最小化平均流经时间为调度目标的较大规模微电子生产过程调度问题,提出一种基于指标快速预报的分解方法(DM-IFP).首先,通过松弛不可中断约束,设计一种代理方法,即基于机器负载的操作完工时间快速预测方法(CTP-ML);其次,设计基于CTP-ML的问题分解方法,将原问题迭代分解为多个连续交迭的子问题;然后,提出一种基于双信息素的蚁群算法(ACO-D)用于求解分解后的子问题,其全局调度目标采用CTP-ML获取,有效保证了全局优化性能;最后,针对一些不同规模的仿真数据,将所提出方法与一些代表性的算法进行详尽的数值对比,计算结果表明所提出方法在所获解的质量和收敛性上均有改善.     

基于改进双档案多目标进化算法的柔性作业车间批量流混排调度

针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目标函数。基于进化算法框架,设计了基于超体积指标和基于改进帕累托支配的双档案筛选机制,以平衡种群的收敛性和多样性;针对批量流混排调度问题特征,在解码阶段提出正/逆解码和子批拆分左移策略,在邻域探索和全局搜索阶段分别设计子批划分和混排调度的自适应进化算子,以提高算法的全局搜索与局部搜索能力。基于不同规模算例,测试了提出算法与经典多目标算法的性能。实验结果表明,该算法在收敛性与多样性上具有明显优势。     

装配线物料搬运的拉格朗日松弛算法

为提高汽车制造企业混流装配线的运行效益,提出了基于看板模型的多封闭循环路径多载量小车物料配送调度方法—–装配线物料配送调度的拉格朗日松弛算法.首先对问题域进行了描述并做出了具体假设,以最小化配送系统总成本为目标,建立了混合整数规划模型.在此基础上,针对该模型提出了两种算法—–次梯度和随机步长拉格朗日松弛算法,将松弛问题分解为两个决策子问题分别进行求解.仿真实验表明提出的两种调度算法均适用于该研究问题域,并在求解时间及稳定性上表现出良好的性能.     

基于预测与分解策略的大规模炼油过程生产调度算法

炼油生产调度为混合整数规划问题,随着规模的增大,其求解时间随问题规模呈指数增加,使得大规模长周期炼油生产调度问题难以在合理的时间内求解.针对该问题,本文提出了一种基于生产任务预测与分解策略的炼油生产调度算法,该算法能在短时间内获得大规模调度问题的满意解.所提算法将原问题沿时间轴分解为若干个调度时长相同的单时间段子问题,并设计了基于深度学习的单时间段生产任务(组分油产量)预测模型,用于协调子问题的求解.其中,生产任务预测模型通过易于获得的小规模问题的全局最优调度方案训练得到.最后,通过与商业求解器Cplex以及现有算法的对比,实验结果表明了所提算法的有效性.     

冷链物流越库调度的拉格朗日松弛算法

为了提高冷链物流的运输效率,解决越库在冷链物流中的应用问题,提出了基于拉格朗日松弛算法的冷链物流的越库调度方法.首先进行了问题域的描述并做出了具体假设,基于问题域以最小化卡车等待时间和越库内部运输成本为目标,建立越库调度的整数规划数学模型.然后,提出了针对越库调度模型的拉格朗日松弛算法,松弛复杂约束后根据决策变量将松弛问题分解为若干子问题,采用次梯度算法求解松弛模型.最后,对各种不同规模的越库模型进行仿真实验,并与传统的贪婪算法进行对比,结果表明,所提出的调度算法适用于问题的求解,并可以在较短时间内获得良好的近优解.     

多工艺路线车间作业调度遗传算法实现

针对简单遗传算法在解决作业车间调度问题时只适用于简单问题的局限,研究了多工艺路线的批量调度遗传算法实现,论述了3种提高生产效率的调度策略,即采用最小批量原则对零件进行分批调度生产;将批量准备时间和零件加工时间相分离,在工件到达加工机床前做好批量加工准备;在生产加工过程中,将同批加工零件进行多次机床间转移,缩短后续机床的等待时间.同时将工序优先级调度算法加入到简单遗传算法,提出了一种全局优化的多工艺路线批量生产调度混合遗传算法.仿真结果表明,该调度算法能取得较好的效果.     

面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度*

针对面向绿色制造的车间调度问题,考虑能源消耗、最大完工时间、生产成本等调度目标,建立了多目标柔性作业车间调度问题模型,并提出一种改进离散蝙蝠算法来求解。针对这个模型的特点,为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种整数编码策略。为了避免粒子早熟收敛、求解精度低等问题,设计了一种具有记忆能力的粒子变异操作。为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种线性递减的惯性权重策略。针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解多目标柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法。     

柔性作业车间调度问题的集成启发式算法

柔性作业车间调度问题,包括路径分配和加工排序2大子问题,是组合优化理论和实际生产管理的重要研究方向。作为传统作业车间调度的扩展,柔性作业车间调度问题的内在复杂性(强NP-Hard)使得传统的最优化方法难以有效求解。文章针对以多目标权重和最优为目标的柔性作业车间调度问题,提出基于过滤定向搜索的集成启发式算法,设计改进了节点分枝策略和局部/全局评价函数,能同时解决2大子问题。通过实例仿真,对算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的可行性和有效性。     

一种启发式算法求解批量计划和排序集成问题

文章针对基于JIT思想建立的一种批量计划和作业排序集成问题,建立整体模型,设计了一种启发式算法采用集成方法求求解。针对问题的特点和遗传算法的特性,各层优化时均采用遗传算法求解,借鉴递阶优化方法的思想,首先从优化作业排序层出发,将其优化结果作为约束来优化批量计划层,然后利用利用批量优化的结果再重新来协调优化作业排序层,进而进一步去求解更好的批量计划。基于这种协调传递的思想,使各层的优化形成一个闭环,直到满足循环终止条件,得到比较理想的结果。最后通过算例试验表明,这种启发式算法与采用整体求解方法相比,具有比较满意的寻优性能和收敛速度。     

A model for integrating process planning and production planning and control in machining processes

The goal of process planning is to propose the routing of a previously designed part and results in a sequence of operations and their parameters. It concerns and requires detailed information about the process. The goal of production planning, on the other hand, is to schedule, sequence and launch the orders introduced on the routing sheet into the job-shop according to the enterprise's strategic goal and the actual conditions of the production plant. The goals, information and decisions taken in process planning and production planning and control are often very different and, because of that, it is very difficult to integrate them.

The objective of this work is to develop a model that can be applied in the future to the development of an integrated process planning and scheduling tool using an integrated definition (IDEF) methodology to design an activity model, which integrates process and production planning in metal removal processes. An activity model will be used to develop a system that allows the user to plan the process and the production at the same time in collaborative engineering work. To design the activity model, a wide range of parts were evaluated and processed in an actual job-shop factory. Several activities were developed in detail to be tested in real cases, and an example of one of them is introduced in this article.     

Evolutionary algorithm for advanced process planning and scheduling in a multi-plant

Integration of process planning and scheduling is one of the most important functions to support flexible planning in a multi-plant. The planning and scheduling are actually interrelated and should be solved simultaneously. In this paper, we propose an advanced process planning and scheduling model for the multi-plant. The objective of the model is to decide the schedules for minimizing makespan and operation sequences with machine selections considering precedence constraints, flexible sequences, and alternative machines. The problem is formulated as a mathematical model, and an evolutionary algorithm is developed to solve the model. Numerous experiments are carried out to demonstrate the efficiency of the proposed approach.     

整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究

以Petri网与蚁群优化算法相结合，求解柔性制造系统的调度问题，取得了明显的优化效果。以一个典型算例的调度优化为例，证明了算法的有效性。     

一种柔性车间快速启发式调度算法

柔性作业车间调度问题比传统的Job-shop问题更复杂也更符合实际生产实际.为了快速有效地求解这类问题,设计出一种基于综合分派规则的快速启发式调度算法.基于综合分派规则的调度算法,以一批工件总完工时间最短为目标,在调度过程中通过动态调整工件的加工优先级并为每道工序分配最适合的机器进行加工,可迅速求得满意的较优解.与其他方法进行对比实验结果证实了算法的有效性,在实际调度系统的应用中也证明了算法的实用性.     

配送中心多车辆集散货物路线的禁忌搜索研究

多车辆集散货物路线问题是客户可以同时取货和发货,而且客户发货量在路线安排前是不确定的。提出了一种改进的禁忌搜索算法,该算法将路径问题按不同的车辆-顾客分配结构分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选出全局最优解。     

Modeling rolling batch planning as vehicle routing problem with time windows

This paper considers the rolling batch planning problem of grouping and sequencing a given set of slabs into several rolling units in iron and steel industry. The existing mathematical methods often used for the problem are traveling salesman problem (TSP) and vehicle routing problem (VRP), but these methods are not precise, because the position limitation of some slabs in a rolling unit scheduling is not considered. Therefore we suggest a new model, vehicle routing problem with time window (VRPTW) to describe the rolling batch planning problem, in which the position limitation of slabs are quantified as the time constraints. Several solution methods including the genetic algorithm are presented for solving the problem and the computational results show that the genetic algorithm is superior to other methods.In this paper, the vehicle routing problem with time window (VRPTW) of combinational optimization is used to analyze and model the rolling batch planning problem. Genetic algorithm and heuristic are used to solve the problem. Simulation results based on the actual production data show that this model is precise and the genetic algorithm based method is very promising.     

A new algorithm for complex product flexible scheduling with constraint between jobs

In order to simplify the complex product flexible scheduling problem with constraint between jobs, a new hierarchical scheduling algorithm based on improved processing operation tree is presented. Aiming at the routing problem, short-time strategy and machine-balance strategy are adopted to assign each operation to a machine out of a set of machines. And in order to solve the sequencing problem, the allied critical path method is first adopted to confirm the scheduling sequence of operations, and then operations are divided into dependent operations and independent ones according to their characteristics. For the dependent operations, forward greedy rule is adopted in order to make the completion time of operation as soon as possible and the scheduling algorithm of shortening idle time is adopted by analyzing the characteristics of the independent operations. Experiment shows that the proposed algorithm solves for the first time the complex product flexible scheduling problem with constraint between jobs.