单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.     

考虑柔性维修的job-shop调度问题及启发式算法

机器设备在计划调度期间需要一段固定的时间去从事维修,这种情况在机械制造I、C测试等领域是经常发生的。文章首先对考虑柔性维修的job-shop调度问题的进行了分析并证明该问题是NP-hard,然后对最优方案的选择进行了证明。文章提出的调度目标是最小化最大完工时间。针对本问题的特性,提出了启发式算法并编写程序进行计算实验。     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

求解柔性作业车间调度问题算法综述

柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)是一类典型的组合优化问题,也是几个经典的NP-hard问题之一.由于其应用的广泛性和求解的复杂性,这一问题受到了众多学者的关注.基于此,针对现有的关于FJSP的相关研究进行归类总结,将已有的求解方法分为精确算法、启...     

多资源消耗应急系统调度模型及算法

结合应急系统多点出救的特征,研究了在资源消耗速率为非负可积函数的情况下,构建基于应急时间最早的连续型应急资源调度模型,并给出相应算法.对模型及所提出的求解算法进行实证研究,结果表明:模型与算法有效,并能对突发事件应急资源调度起到积极的作用.     

柔性生产中基于人员任务匹配度的人员调度

文章针对单件小批量生产的柔性生产方式,考虑操作人员技能的多样性和对于不同任务技能水平的差异性等特点,根据操作人员对各任务的累计工作时间计算任务人员之间的匹配度,在此基础上建立柔性生产中资源受限下人员调度数学模型;通过启发式算法得到模型的初始解,并运用改进的遗传算法对模型进行求解,得到最优的人员调度方案以实现任务总完成时间最小的优化目标;最后结合具体实例验证了该求解模型的准确性与可行性。     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

基于资源融合的网格任务调度模型与算法

讨论了网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下独立任务的调度问题,为单层树型网格计算环境下的任务调度问题建立了整数线性规划模型,并采用资源融合方法将多层树型网格计算环境下的任务调度问题转化为单层树型网格计算环境下的任务调度问题,建立了相应的数学模型.基于所提出的模型构造了两个任务分配启发式算法OPCH和OPBH.实验结果表明,在异构的树型计算网格环境下实现独立任务调度时,文中提出的算法比FCFS、Min-min算法具有更好的性能.     

序列状生产系统最优生产计划的一些性质及启发式算法

探讨了序列状多级生产系统的生产－库存计划问题，以“再生点性质”和“成套按排性质”为基础，证明了这类问题所具有的另外一些特殊性质，并运用这些性质建立了一种有效的启发式算法。     

基于启发式规则的柔性制造单元合作协同调度算法研究

柔性制造单元模型为企业提供了一种高柔性和高效率的生产方式.针对该问题,设计了一种基于启发式规则的柔性制造单元合作协同调度算法.通过分解制造单元间的耦合,形成独立的制造单元,按照调度目标选择启发式规则并进行单元合作协同调度,最终形成整体调度方案.数值实验对调度规则进行了验证并表明了这一设计思路的有效性.     

单件车间排序问题的一个启发式算法

本文提出了一个启发式算法,经计算表明,这个方法对于以加工周期为目标函数的单件车间排序问题,效果是比较好的。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度优化

在实际生产中,加工成本愈发成为企业关注的重要因素。对以最小化加工成本与完工时间为目标的柔性车间调度问题进行了研究。首先,根据实际约束构建调度模型,提出改进遗传算法对模型进行求解,引入质量基因段来增强对染色体适应度值的评价,加速淘汰质量差的个体。其次,为了优化求解质量,提出了基于整体负荷最小与局部负荷最小的种群初始化方法,并设计了精确变异机制来维持种群多样性。最后,用标准算例进行测试,相比于其他改进遗传算法,求解速度得到提高,求解质量也得到了提升,验证了此改进遗传算法的有效性。     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

基于遗传算法的柔性车间调度优化

针对传统作业车间调度问题有加工设备功能单一、加工工序对应设备固定的特点,提出了一种新型混合改进的遗传算法进行求解优化。首先,采用一种新的编码思想构建双层染色体编码结构,强化初始种群质量,提高种群的多样性;并给出了相应的选择操作设计,交叉操作采用单段交叉、两段交叉和三段交叉机制,改善算法全局搜索能力,变异操作引入了种群分割的思想,按照适应度将种群分割成两部分,并赋予不同的变异概率,实行两种变异机制,以提高算法的局部搜索能力;添加了新的检查操作以增强优化过程的可行性。最后采用MATLAB编程,通过一个6个工件,每工件6道工序的应用实例进行测试,验证了该方法切实可行,有效。     

基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术

在实际生产调度中,存在一类人员、设备、夹具、刀具等多级资源共同参与调度的情况.与传统的机加调度不同,此类调度问题增加了人员、卡具、刀具的约束.文中提出了基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术以解决此类问题.本技术主要包含应用遗传算法在满足匹配关系的多级资源之间进行动态组合,通过适应度计算保留质量好的多级资源组合及面向资源协调的多级资源工序调度时间处理,根据选定工序所需资源占用情况,寻找最早的工序插入的时间区域,并结合工程实例分析验证了该技术的有效性.      

CIMS中生产计划的优化模型和求解算法

探讨了CIMS环境下的大型企业生产计划问题，首先抽象定义了其生产过程和生产系统，并构造了生产组矩阵、产出量矩阵和成本向量，然后在此基础上建立了一个效益最大的生产计划和优化调度模型，最后给出了模型的求解算法。     

基于进化算法的多目标生产排序研究进展

利用多目标进化算法求解复杂生产排序问题是近10 a来发展迅速的研究方向.首先调查了国内外采用进化算法求解多目标生产作业排序的研究现状,分别对3类不同策略的多目标进化算法设计思想进行分析,在总结各类方法优劣的基础上,给出了进一步研究的趋势展望.     

基于Multi-Agent的网络资源动态调度方法

在对目前流行的调度方法分析、总结的基础上,根据Agent具有自治性、反应性、社会能力性以及能动性的特点,提出一种基于Multi-Agent的网络资源动态调度方法。该方法根据系统当前的负载分布状况,对具有负载的节点通过通信工具,经过迁移手段,使资源分配到轻负载的节点,以实现节点的负载均衡,从而最终实现真个网络系统的负载均衡。仿真实验表明该方法可以更好地帮助人们在网络中进行资源的管理和调度,有效地提高网络服务器的性能,缩短系统延迟时间,增大系统吞吐量,以解决大用户量并发访问和大容量数据存储的问题。     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。