基于约束满足方法求解热轧带钢库存匹配问题

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证.     

虚拟单元跨单元动态调度问题研究

针对虚拟单元生产过程中随机扰动所导致的资源冲突、虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。最后对算法进行了实例验证,结果表明,该方法可为生产计划制定人员快速调整原生产调度计划方案提供便利和一定的理论基础。     

面向订单的钢铁企业生产管理一体化系统

在对钢铁企业信息化体系结构及生产管理模式等进行理论研究的基础上,基于高级计划排程的思想,提出了面向订单的钢铁企业一体化计划与调度系统的体系结构模型.针对一体化生产管理中的库存匹配问题,建立了热轧带钢库存匹配模型;针对一体化生产管理中的能力匹配问题,建立了考虑钢铁生产加工工序约束和设备能力约束的能力计划模型.同时从订单排产和作业计划的角度研究了钢铁生产各主要环节的生产计划方法和调度策略,及其整体上的相互关联.     

基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法

以半导体制造行业为应用背景,研究带产能约束的平行机批量调度问题。该问题需要同时考虑基于产品加工顺序的生产准备时间约束、产品加工的时间窗约束、设备和产品的匹配约束以及设备偏好性等约束。为此,构建了混合整数规划(MIP)模型,并设计了基于MIP模型的固定优化启发式算法。该算法先按照随机设备柔性最小优先规则把设备预先分配给需要加工的产品,从而可以通过更新设备和产品匹配关系矩阵来降低子问题的求解难度;再利用基于设备分解和基于时间分解的两种分解方法,固定住MIP模型中的大部分0-1变量,从而可以有效地利用MIP求解器优化剩余的一小部分0-1变量。大量随机产生的实验算例和半导体工厂真实算例表明:该算法优于现有文献中其他基于MIP的启发式算法,特别是当算例中设备柔性较高和需求变动较大时,该算法绩效更加显著。     

不确定因素下电子侦察卫星鲁棒性调度方法

针对卫星电子侦察过程中的各种不确定因素,提出了一种静态调度与反应式调度相结合的鲁棒性调度方法.静态调度中针对具有随机分布特性的侦察数据量,并考虑卫星的使用约束和任务约束,建立了机会约束混合整数规划模型;提出了基于罚函数的进化算法,用以解决模型的非线性与非凸特性,结合蒙特卡罗抽样的罚函数用以解决模型的随机性.反应式调度中针对新任务提交、资源失效和任务执行失败等离散不确定因素,提出了一种快速启发式任务插入算法,基于初始调度方案,有效降低调度复杂度.仿真实验表明该方法适用于解决不确定因素下电子侦察卫星调度问题.     

混合遗传算法对混流装配线平衡问题的研究

基于面向汽车行业总装生产线平衡问题的研究,提出了一种包含模拟退火因子的改进的遗传算法,设计了加速收敛因子模型以确保在有限种群空间中的快速收敛;同时考虑了更多工程现场实际约束来修正传统的约束模型．新算法模型应用在混流装配生产线平衡分析中,取得了算法快速收敛和分析结果与实际工程一致的结果．     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

不确定数据的约束频繁闭项集挖掘算法

针对当前数据挖掘方法没有考虑客观条件制约以及个人不同需求的问题,在不确定数据的频繁闭项集挖掘算法中加入简洁性约束条件,基于正态分布模型分别研究了在简洁反单调约束和简洁非反单调约束下,对不确定数据库进行频繁闭项集挖掘的方法,并给出了实例证明挖掘算法的可行性.     

硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址研究

针对存在失效风险的设施选址问题,构建了信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址模型.该模型既反映了信息缺失下顾客访问设施方式的变化,又在预算有限的情况下考虑了设施优化布局方案.针对构建模型的特性,基于拉格朗日松弛算法,提出了定制的启发式求解算法.基于京津冀区域的实际数据,构建了一系列的算例,对选址模型的性能和参数进行深入分析研究.研究结果表明:采用拉格朗日松弛算法求解该模型可以获得合理的物流设施选址方案.通过灵敏度分析,探讨了模型参数对物流设施选址成本的影响.     

板坯热轧批量计划数学模型及求解算法

根据热轧工艺特点将板坯热轧批量计划编制问题归结为不确定旅行商数的多旅行商问题,建立了以生产成本最小化和产品质量最优化为主次目标且考虑加热区段能耗的生产调度数学模型,并采用遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法进行求解.基于实际生产数据的计算结果表明:该模型充分满足了现场热轧批量计划编制的需求,在轧制单元数最优的基础上,缩短了传搁时间,提高了热送热装率,优化了产品质量.与人机结合方式相比,本文模型的计算结果体现了更好的高产和节能效果.     

炼钢连铸热轧一体化批量计划编制模型及实现

为解决钢铁企业生产计划一体化编制时能保证生产物流在各工序间的协调有序和高效运行,通过分析炼钢连铸热轧带钢各阶段的生产目标和工艺约束、物流变化及衔接关系,建立基于多目标优化的一体化批量计划数学模型。按照热轧带钢生产合同的要求,将一体化批量计划编制问题分解为热轧带钢的轧制单元计划、炼钢连铸的组炉和组浇计划。各计划之间既有独立又存在耦合,先编制完成轧制单元计划与组炉计划,然后再将轧制单元计划与组炉计划共同作用于组浇计划,运用基于改进协同进化的遗传算法设计模型求解策略。以某钢铁企业的带钢生产计划编制数据为例进行模型的仿真运行,测试结果表明了模型的可行性,为钢铁企业的一体化批量计划编制提供了一种有效手段。     

热轧带钢轧制批量计划的实例应用

应用轧钢厂生产批量计划的理论方法,从热轧带钢的实际生产工艺出发,建立了热轧生产批量的具体模型·对模型参数的结构进行了分析,给出了模型参数的具体表达,并应用遗传算法用来求解热轧带钢生产计划问题·组合了运筹学与人机协调系统,开发了实验性原形系统·这个系统不但改进热轧调度的质量,由调度系统产生的热轧调度优于手工系统产生的调度,平均改进在２０％以上,而且降低了产生热轧调度的时间·     

热轧调度并行处理策略的多旅行商模型

研究了钢铁企业热轧工序的生产调度问题·对于热轧调度,传统的研究和开发方法是采用串行策略:一个班次内的轧制单元计划是依次制定的·这种串行策略实质是一个贪婪程序,所以可能导致局部最优·与这个串行策略相反,从全局最优观点提出了一个并行策略:能够同时产生一个班次中的Ｍ个轧制单元计划·使用并行策略,基于实际生产约束的热轧调度问题可以作为一个多旅行商模型·为了求解这个问题,多旅行商模型变换为单旅行商模型·     

热连轧厚度系统的多目标鲁棒预测控制

针对热连轧厚度控制系统模型(AGC),提出基于线性矩阵不等式的多目标鲁棒预测控制算法,有效处理了液压厚度控制系统的参数不确定性、扰动以及约束等问题. 由于所得结果以非线性矩阵不等式形式给出,采用锥补线性化思想将控制器的设计转化为一个受线性矩阵不等式约束的非线性规划问题,求解线性矩阵不等式,根据其可行解构造控制器,实现系统的多目标优化控制策略. 仿真结果表明,该方法有效并具有较好的控制性能.     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...     

面向大气背景测量卫星的任务规划问题、建模及求解方法

研究了面向大气背景测量试验的卫星任务规划问题。采用长短期相结合的规划方式,建立了基于模型预测控制的滚动规划模型,运用禁忌搜索算法进行求解。最后实例验证了方法的有效性;为此类卫星的研制提供了重要的借鉴意义。