应急事件中瓶颈环节的实时优化调度

应急事件中的资源优化调度处于复杂动态的环境中,受到各种随机因素的影响,使得问题求解更加困难。约束理论指出瓶颈决定了整个系统的性能,通过对瓶颈环节的实时调度可以简化问题。用三元组α/β/γ方法分析了应急事件中瓶颈环节优化调度问题的特征,建立了对应的数学模型。运用基于任务的实时调度策略与包含复合动态分派规则的启发式算法进行问题求解。通过仿真结果验证算法的优越性和可行性。     

多级批处理过程自组织动态调度方法

针对多级多产品批处理过程生产调度的动态性和复杂性等特点,提出了自下而上的自组织调度方法,用来解决目前存在的动态重调度瓶颈问题.分析了多级批处理过程动态调度的要求,将自组织理论引入到动态调度建模问题中,建立了自组织调度系统模型构架.提出了"业务办理"自组织机制,定义了自组织过程中的行为准则和标准,并给出了自组织动态调度算法.最后应用实例验证了自组织动态调度方法的有效性.     

基于模拟植物生长算法的异速并行机调度 ——以汽车4S店维修车间瓶颈环节调度为例

汽车4S店维修车间的钣喷设备是整个维修服务系统的瓶颈, 通过对瓶颈的合理调度可以有效地提升系统效率. 首先, 用三元组α/β/γ方法, 将该问题描述为受准备时间和机器适用约束限制的, 以最小化加权滞后时间和为目标的异速并行机调度问题, 建立了对应的数学模型. 接着, 采用模拟植物生长算法求解此类调度问题, 提出了与问题相适应的生长点表示方法和迭代方法. 最后, 通过实例仿真简要分析了模型及算法的可行性和有效性.     

基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性.     

有新任务插入的多星动态调度模型与算法研究

对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自由度规则的动态启发式求解算法.分别设计了基于最大自由度的退出启发式规则和基于自由度比例的退出启发式规则,采用深度有限搜索策略进行迭代搜索.仿真实例分析表明,基于自由度规则的动态启发式求解算法能够较好地解决有新任务插入的多星动态调度问题.     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

带瓶颈移动法的混合遗传算法求解柔性作业车间调度

柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充，它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度问题，提出了带局域搜索（瓶颈移动法）的混合遗传算法。区别于传统的遗传算法，本文算法用两个向量束表达解，并采用了适应问题特征和染色体结构的交叉和变畀算子。基于关键路径的思想，舰颈移动法使用两种有效的邻域结构；改变关键路径上相邻两工序的加工顺序和为关键路径上的工序分配新设备。为了提高搜索能力，邻域结构可以动态调整。我们在3个代表性标准测试问题上检验了该算法的求解性能。     

堵塞点可恢复型在线运输车辆的调度策略研究

针对现实物流配送中所遇到的无法预测的突发性线路堵塞问题,以在线车辆行驶的时间最短为优化目标,用竞争分析的方法研究了堵塞点可恢复型在线车辆的调度策略.充分地考虑到堵塞点的动态特征,分别介绍了在线运输车辆调度的贪婪策略、复位策略和等待策略等方案,并系统分析了这三种基本策略在竞争性能上的利弊,给出了选择策略及其算法模型.通过对选择策略的竞争比和竞争性能的分析,结果表明选择策略实现了对在线运输车辆的优化调度.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

基于改进齐套零件策略的车辆装配线新型物料配送调度

为了有效地解决汽车混流装配线物料供应的调度问题,提出了一种新型的基于线边超市的物料供应调度方法.首先,进行了问题域的形式化描述,同时确定了研究对象的一些假设,并建立了整数规划数学模型.而后,针对线边超市物料供应调度问题提出了改进齐套零件策略,为了求解该策略下物料超市补货任务的调度问题,构建了基于图论的模型以将调度问题转化为更容易精确定义和求解的数学问题,采用精确算法对目标函数进行优化.最后,对算法进行了仿真实验,结果表明调度算法是可行、有效的.     

有模具约束的平行机台最小拖期和调度问题

针对某电器企业的一个瓶颈工序来制定调度方案,该问题归纳为平行机台具有模具约束,目标为最小拖期和的调度问题．本文提出了如下的启发式算法：根据模具情况运用成组技术对工作成组并生成运行表：按运行表顺序对各个运行中的工作进行指派机台,设置禁忌模具集合,避免对运行的短视性;根据工作的交货期和加工时间选择适当的机台进行加工;在各个机台运用ＮＢＲ（ＮｅｔＢｅｎｅｆｉｔｏｆＲｅｌｏｃａｔｉｏｎ）算法调节顺序以减少拖期和．该算法在厂家的实际测试中,通过三个不同的实例与手工排程进行了比较,各项指标均有明显优势．     

基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法

工件排序问题中如何使加工效率最高，一直是一个非常重要而且又非常困难的问题，特别是问题的规模很大时，目前各种算法计算就非常困难，有的甚至无法得到合理的方案，蚁群系统是近年来发展起来的解决组合优化问题的一种有效方法，根据工件排序问题的特点，建立了在不同种类的并行机上加工一批不同种类工件的优化数学模型，在蚁群算法的基础上对其进行改进，成功地把改进的蚁群算法用于工件排序问题的优化中，通过与其他算法的仿真比较，表明基于蚁群系统的算法是有效的，特别是问题规模很大时更显示其快较的收敛速度和较高的精度。     

Ant System Based Optimization Algorithm and Its Applications in Identical Parallel Machine Scheduling

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｄｅｎｔｉｃａｌｐａｒａｌｌｅｌｍａｃｈｉｎｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｆｏｒｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｍａｋｅｓｐａｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅａｎＮＰｐｒｏｂ ｌｅｍ[1,2 ] .Ｉｔｗａｓｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｙｓｏｌｖｅｄｂｙｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ,ｂｒａｎｃｈａｎｄｂｏｕｎｄｍｅｔｈｏｄ ,ａｎｄｉｎｔｅｇｅｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ[3～ 7] .Ｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓｃａｎ ｇｉｖｅａｎｏｐ…     

求解目标是最小完成时间和的同类机调度的改进算法

研究了目标函数是完成时间和的同类机调度问题。同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的规则目标一种,完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位。首先为此问题建立数学模型,然后提出一种改进的启发式算法,并通过实验验证了算法的性能。     

含作业到达时间的同类机调度问题启发式算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.由于同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的正则目标之一,因此完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位.为此问题建立数学模型,通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出6个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析.     

在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.     

生产能力约束条件下的柔性作业车间调度优化

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的深化,为解决实际生产系统中作业车间调度资源受限问题提供了方案.从生产能力约束条件出发构建柔性作业车间调度模型,以最大完工时间最小和最大机器负荷最小为目标函数,并提出了基于此的改进遗传算法.该算法采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,利用改进多父代交叉算子和多点变异进行遗传操作,在充分保留父代优良基因的同时保证了种群的多样性,克服了传统遗传算法易于早熟或收敛慢的缺点.最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法优化生产能力约束条件下柔性车间调度问题的可行性和有效性.     

基于优先规则的复杂并行机调度问题研究

研究一类从实际指挥控制系统提炼的具有工件释放时间、机器可用时间和机器适用限制等约束的并行同速机调度问题.首先针对该问题建立混合整数规划模型;其次考虑到该问题的NPhard性以及实时调度的要求,提出基于优先规则的调度算法框架从而可以快速获得可行解;最后将该算法框架应用到实际案例并分析比较不同优先规则的效果,发现与工件释放时间相关的优先规则(如ERD,EFD)效果更好.值得一提的是,本文首次研究具有多重约束的并行机调度问题Pm|r_j,a_i,M_j|C_(max),TC.