用网络计划技术优化企业生产计划问题

应用网络计划技术对杭州开关厂在生产计划控制中存在的实际问题进行了深入的研究。在充分剖析理论的基础上，结合实际工作情况，对大型机电一体化设备CTH500kW中频加热机的生产技术准备工作进行了网络计划的编制。其中有工程分解的“条块”结合、工序编码系统、资源优化与时间优化的兼容等，取得了良好的成果。     

多资源约束批量计划问题的分散搜索算法

为求解多资源有资源约束的生产批量计划问题,提出了一种基于分散搜索算法(Scatter Search,SS)和能力调整方法(Capacity Adjusting Methods,CAM)相结合的方法,阐明了该方法的具体实现过程。在对不可行解进行资源能力调整的实施阶段,采用"先顺序-再逆序"的方式进行处理。通过对文献中的仿真算例进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面的优势。     

多产品串并联连续生产系统主生产计划方法

某些生产过程包含了若干连续生产的流水线,其中一些是并行的,而有一些于另外一些是串行的.因此,构成了一个串并联生产系统.在多产品生产的情况下,其主生产计划问题变得非常复杂.针对这种情况,提出了将MRP与JIT相结合的解决方案.根据该方案思想建立了主生产计划模型,并采用遗传算法求解.仿真结果表明,该方案效果良好.     

完善生产计划——通过生产计划软件优化生产

化工企业对生产计划的要求愈来愈复杂。多级、多层次的流程生产工艺和产品要求企业能够更灵活的投料、配料。此外，现今大型的康采恩公司均通过国际化的网络工厂在不同的生产和存储仓库进行配合，并将它们都纳入整个生产计划之中。Degussa公司研发生产的、使用了大约一年的商务管理工具Aerosil＆Silanes软件就是对生产计划进行优化的软件。[编者按]     

某石油化工公司生产计划优化研究

在某石化公司现行方法的基础上，根据石化企业的基本特点，将投入产出分析同线性规范有机地结合起来，为该公司生产计划的编制提供了一种新的方法。该方法在满足生产工艺流程要求的前提下，将产品市场需求，产品库存控制和生产计划的编制紧密结合起来，提高了生产计划工作的效率，保证了生产计划的实用性和适应性，提高了企业的经济效益。     

生产批量计划问题的干扰管理研究

以成组单元生产批量计划问题为原型,研究了在生产计划执行过程中受到机器故障干扰的调整方案.运用干扰管理方法,在扰动判定和度量的基础上,建立了考虑计划偏离度和总成本最小化的成组单元生产批量计划干扰管理模型,并设计了求解该模型的知识进化算法.当干扰发生时,系统能快速响应因机器故障造成的生产能力不足问题,重新调整生产计划.通过仿真实验,与全局重调度方案结果进行对比,验证了本干扰事件处理方法的可行性和有效性.     

基于改进粒子群算法求解单级多资源约束生产批量计划问题

本文提出了用于求解单级多资源约束的生产批量计划问题的改进二进制粒子群算法,阐明了算法的具体实现过程。通过对其它文献中的例子进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面都明显优于文献中的传统遗传算法和退火惩罚混合遗传算法。     

成组单元生产批量计划问题的知识进化算法

有资源约束的成组单元生产批量计划问题是一个NP难题,为有效求解该问题,提出了一种知识进化算法求解方案,并阐明了知识进化算法的具体实现过程。通过对仿真实例的计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力等方面都明显优于遗传算法。     

生产调度与维护集成的多目标Lorenz非劣遗传优化

研究了一种单机环境下集成生产和维护的双目标优化调度问题。机床的故障间隔时间和平均维修时间服从指数分布,同时结合加工序列相关准备时间。预防性维护活动不能与作业加工同时进行,但与准备时间不相冲突。调度目标是同时最小化作业总计完成时间和机床不可得性。在问题建模的基础上,构造了一种基于Lorenz非劣关系的分类遗传算法(表示为L-NSGA-Ⅱ),详细设计了算法的核心部分。最后,通过大量计算实验,将L-NSGA-II算法与NSGA-II算法进行了比较分析,说明了L-NSGA-II算法的有效性。     

虚拟企业生产计划与控制问题研究

着重分析了虚拟企业的特征及其生产系统构成模式，虚拟企业生产计划与控制的特点及其重点和难点，在此基础上，提出了虚拟企业生产计划与控制的策略，以为虚拟企业这种新型组织形式的生产管理提供参考。     

平行机系统生产调度与维护计划联合优化

针对平行机系统中生产调度和维护计划的联合决策问题,假设随机故障服从威布尔分布,将作业在设备上加工位置以及设备上预防性维护位置作为决策变量,以最小化最大完工时间和最小化单位维护成本作为优化目标建立了多目标优化模型.建立了基于混合编码的遗传算法,针对不同编码类型采用合适的遗传算子,并引入了自适应交叉和变异概率使算法在收敛速度和求解精度上得到较好平衡.通过与枚举算法对比,证明遗传算法具有较好的时间效率和求解精度.通过与独立决策模型对比,证明联合优化模型能更好地解决联合优化问题,提高企业整体效益.     

基于精益物流的单件离散型生产作业排程优化

通过实证研究,分析了单件离散型生产作业排程特征和设备对排程的重要性,提出了从设备使用和顾客需求角度研究作业排程优化的必要性.引入设备综合技术性能指数作为质量保证的考量指标,以精益物流为指导思想,综合质量保证指数、生产浪费指数和准时交货指数三项指标,以生产能力、工艺时序、随机不确定性因素为约束条件,建立了组合优化模型.为了有效地求解模型,设计了集成算法,并结合实例分别应用“SM&PR”(仿真&优先规则)和“SM&PR&GA”(仿真&优先规则&遗传算法)进行了仿真试验,检验了模型和算法的有效性.结果显示“SM&PR&GA”是最有效的方法,与传统方法相比,具有动态随机性、全局收敛性和智能性等特征,提高了作业排程的效率和科学性.     

一种多品种多加工中心FMS中的批调度问题研究

针对一种比较典型的多品种,多加工中心柔性加工企业（ＦＭＳ）的生产调度问题建立了动态模型,并给出了一种多级递阶算法,利用这种算法,可以在较少的计算量基础上获得近优解。     

多品种小批量订单型企业生产调度优化

目的研究多品种小批量订单型企业的生产调度优化问题,方法针对S公司的生产现状,应用遗传算法思想设计调度优化方案,采用不等长矩阵的编码方式实现订单的批量生产及车间排产的方案。结果通过仿真分析和S公司生产调度的实际应用,验证了该算法的可行性及有效性。结论基于遗传算法的调度优化算法实现了多品种小批量流程型生产企业生产调度优化,达到了缩短生产周期、有效利用生产资源的目的。     

自动化立体仓库出入库调度优化

针对自动化立体仓库的出入库调度优化问题,提出一种基于遗传算法/层次分析法(GA/AHP)的调度规则优化方法.遗传算法中的每个染色体都代表一组可用于描述具体调度方案的规则组合,并对染色体采用分段整数编码;为获得适应度函数值,利用一种集成层次分析法的决策优化方法求取相应的适应度值.优化调度仿真结果表明,该方法能有效地应用在自动化立体仓库的出入库调度规则的优化问题上.     

造船厂钢板出库作业计划的建模及优化研究

对于造船厂钢板堆场出库作业计划问题,在分析堆场出库作业流程的基础上,建立了以出库作业时间最短为目标的优化模型.该模型可归结为多层组合优化问题.针对本问题寻优过程的阶段性和复杂性的特点,提出了基于改进遗传算法的多层嵌套启发式优化算法.与传统人工决策的作业方案相比,该优化结果可以缩短24%～67%的作业时间.     

基于多代理和遗传算法的协同生产调度研究

针对经典作业车间调度(Job-Shop Scheduling)问题的局限性,结合实际生产情况,提出了基于多代理机制的供应链环境下的企业间的协同生产调度(Cooperated production scheduling)系统的体系结构,结合多代理的灵活性和遗传算法的全局优化性,阐述了一种基于多代理和遗传算法的协同调度系统,并寻求适合于这种供应链环境的优化调度方案.     

船用钢板切割车间生产调度优化研究

车间生产调度问题是企业生产管理系统中需要解决的重要问题之一．结合某船厂切割车间的实际情况,从生产布局、加工能力和生产工序方面分析了切割车间存在的主要问题,提出了基于优先调度法则和成组技术的车间生产调度优化方案,并通过计算对优化前后的切割效率进行了比较,进一步验证了通过生产调度优化实现生产效率提高这一结论．