成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元特加工零件的排序优化模型。根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊－贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序,二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法。．     

加工时间线性恶化的成组加工流水作业问题

文章讨论了m台机器的Flow Shop成组加工问题.工件在不同机器上的加工时间以相同的系数(斜率)线性恶化.目标函数分别为极小化时间表长和总完工时间.对于目标函数为极小化时间表长的Flow Shop成组加工问题.再进一步细分为组间无调整时间和组间有相同调整时间的两种情形来讨论,都得到了最优调度(排序).对于目标函数为总完工时间的Flow Shop成组加工问题,只要组内按qij单调递增(SPT)序加工,组间按S.单调递增序加工可得最优调度.     

线性加工时间单机成组排序问题

讨论一类线性加工时间成组排序问题．在这一模型中，工件的加工时间是其开工时间的线性函数，全部工件分成若干组．工件的加工必须满足成组技术限制，同组工件间没有安装时间，各组间有与顺序无关的安装时间．目标函数为极小化最大完工时间．基于对问题的分析，给出了多项式算法。     

带有维修区间与退化效应的单机排序问题

讨论带有安装时间、维修区间和退化效应的单机排序问题。在排序中,工件是成组加工的,且在组内工件加工是不可中断的。在每组间需要维修活动与安装时间,其中安装时间是之前工件实际加工时间之和的线性函数。假设维修活动使机器恢复到最初的状态,维修活动的长度是前一组工件实际加工时间的线性函数。工件的实际加工时间与工件所在的组、工件在组内的位置有关,工件在加工过程中会产生退化效应,退化率为非减函数。考虑了工件的实际加工时间与组和位置有关、只与位置有关2个问题,分别给出了2个问题的多项式算法,并给出了数值例子。目标是找到工件的最优排序与维修活动的数量、极小化最大完工时间,并证明了该问题在多项式时间内是可解的。     

计算机辅助作业计划的启发式方法及其应用

分子了平行顺序移动方式下零件在工序间的运动过程和特性，据排序问题理论分析建立了数学模型，对ｎ／ｍ／Ｐ／Ｆｍａｘ问题，构造了优度较高的启发式算法，实现了计算机辅助编制作业计划，该法适于流水车间或成组单元，开发的相应软件可用以编制零件加工进度计划，机床负荷计划，同时绘制生产作业计划图，仿真效果较好。     

一种成组加工车间生产单元最优设计的新方法

本文作者根据上海某纺织机械厂进行成组加工车间设计的要求,提出了一种计算机辅助成组加工车间生产单元设计的新方法。该方法的特点是,按零件的工艺顺序,优化确定各成组生产单元机床设备的种类及排列顺序,并采用正交设计方法,优化组合成组加工车间的生产单元,取得了很好的效果。     

成组技术加工单元的生产计划与调度

当一组有相同特点的零件由成组技术加工单元加工时,相应的生产计划与调度系统必须确保成组技术的有效应用。本文提出了一个适用于成组加工的生产管理系统,系统中所采用的生产能力计划、零件成组租作业调度等方法经过一个轴类成组单元实际数据的检验,结果是令人满意的。     

基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究

不相关并行机调度问题是车间调度中的典型问题,而单件小批量生产模式导致频繁的作业切换和大量的作业切换时间,降低了设备利用率和生产效率。文中提出了基于成组技术的排序依赖作业切换时间的不相关并行机调度问题研究。根据工件加工所需资源的相似性进行工件聚类成组,满足机器约束条件确定所有工件组在各机器上的分配,以及确定同一台机器上的各工件组以及组内的排列顺序。以最小化总拖延时间为优化目标构建了数学模型,应用了遗传禁忌搜索(GATS)算法进行求解,针对不同规模的问题分别对比人工蜂群(ABC)算法和遗传模拟退火(GASA)算法进行案例研究。对比结果显示文中提出的算法具有较好的寻优能力。     

成组工艺中用计算机进行分组方法的探讨

本文就成组工艺中划分零件加工组这一重要问题提出了一种新方法——根据加工零件各工序所用机床的相似性,用计算机划分零件加工组的方法。该方法已在z80计算机上验证是可行的。本文还提出了一种介于按机群布置机床和按成组单元布置机床方法之间的机床布置法——机床块布置法。这种方法可以挖掘设备能力,从而可取得较好的经济效益。     

基于公差推理的零件聚类装夹规划方法研究

针对计算机辅助工艺设计中的装夹规划问题,提出一种面向制造特征的基于公差推理的装夹聚类规划方法.通过分析零件的制造过程,对加工单元进行定义,建立零件的装夹规划数学模型.随机生成装夹规划的初始解,计算加工单元之间的装夹相异度,通过进行反复迭代的聚类分析获取最少的装夹分组.基于公差的推理方法,获得加工单元的加工顺序约束关系,进行装夹的组间及组内排序,生成最优装夹规划方案.同时,基于CATIA设计平台实现了零件的装夹规划原型系统,通过实例对所提算法进行了验证.      

FMS生产环境下的零件分批模型及算法研究

根据FMS生产计划、工件加工工艺以及FMS资源等情况提出了一个零件分批模型和分批优化算法．根据零件加工时间、系统托盘数及零件批量等对所加工任务进行分批预处理,在交货期等约束条件下以各机床的加工时间分配均衡为目标,采用逐次搜索剩余零件空间的方法找出最合适的零件分批组合．仿真结果表明算法是有效的．     

基于目标级联法的作业车间调度的研究

作业车间调度是一种典型的组合优化问题，大规模的调度优化是该类问题的难点。本文针对求解大规模的车间调度问题的需要，基于层次性优化的目标级联法，建立一种带层次性的车间调度模型，并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例，验证所建立的车间调度模型。研究表明，基于目标级联法的车间调度模型为大规模车间分层调度问题解决提供一种有效方法，而且能根据加工时间和工件数量动态合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径。     

并行流水车间调度问题模型与算法研究

将大型钢管企业的管加工调度问题抽象提炼为一类具有普遍意义的并行流水车间调度问题,建立了数学规划模型,并对其求解算法进行了探讨。     

基于准时制的时间成本双目标作业调度优化

提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法，该方法采用Giffler-Thompson启发式调度算法产生活动的调度，基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级，在启发式调度算法产生的冲突集合中，根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序，混合遗传运算在全全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体，同时，在GifflerThompson的启发式算法中，采用了反向调度的策略，即从工件的交货期开始，先安排最后一道生产工序，然后依次安排前一道生产工序，直到工件的第一道工序调度完毕，形成一个完整的调度方案，在算法中，不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划，而且考虑了库存费用和加工费用，设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数，算例结果表明该方法是可行的。     

电力系统发电机组的检修和运行计划优化

本文提供一种应用生产模拟算法对电力系统发电机组的检修和运行计划进行优化的新方法。这种优化方法由相互关联的三部分组成；发电机组的年度检修计划、月和日的运行计划。首先优化年度检修计划，而月和日运行计划则在年度检修计划在基础上，以系统可靠性和运行费用为目标进行优化。本方法曾以西北某电力系统为例进行了计算，结果表明正确和有效。     

面向非线性工艺计划的动态多任务调度

提出了一种调度算法用对具有非线性工艺的任务进行调度。它包括交贷期算法和遗传调度算法,交货期算法根据主生产计划把产品计划分解为零件计划;然后利用改进的遗传算法实现具有非线性工艺的多个零件的动态调度。设计的遗传编码方法可以实现对具有非线性工艺的任务进行排序;改进的遗传损作算法可以避免非法解的产生,并适用于非线性工艺;设计的目标函数以确定的共有设备为基础进行计算,充分地反映了生产运行的动态性。     

运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。     

关于工件组的两机自由作业时间表问题

讨论关于工件组的两机自由作业时间表的加工全长问题，无论是对于成组加工情形还是分组情形，该问题都可以被证明是ＮＰ困难的。对于成组加工情形，设计了一个性能比为５／４的近拟算法，该算法生成的时间表作为分组情形的解，性能比仍能保持为５／４。此外，还讨论了如何最优地求解只有一个工件组的情形。     

应用遗传算法进行单机工件加工排序

运用遗传算法和提前／拖期调度模型，研究了在单机情况下工件加工排序问题，提出了一个新算法．此外，在应用遗传算法的过程中，还提出了“二次编码”的方法和利用ＥＤＤ法则作为寻找最优排序起始点的思想，从而加快了新算法的收敛速度．