快速工艺准备信息建模技术研究

针对制造业普遍存在的工艺水平不高、产品研制周期过长等问题,根据企业的实际情况,建立了适应企业的由界面层、核心层和数据库层构成的快速工艺准备系统体系结构。在此基础上,利用分区排序算法和模糊智能查询算法建立了针对零件的快速工艺准备信息模型,通过应用分区排序算法和模糊智能查询算法,对工艺准备中的工艺规划进行排序,选择最优工艺路线,使零件的特征信息达到快速排序。     

基于顾客化大量生产模式的计划平准化模型的？…

根据无库存生产方式的思想，运用循环排序的方法，综合考虑产品加工时间和产品需求这两个参量，对基于顾客化大量生产模式下的计划平准化模型的最优算法进行了研究，提出了确定产品循环期ＣＴ（或产品出产节拍）下界的公式，并在理论上进行了证明。     

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。     

对多级生产调度中有限容量存储器的研究

通过带有有限容量存储器的多级生产调度模型，分析了存储器的作用和性能以及对多级生产调度的影响，在确定目标函数全部任务加工完毕的时间为最小的情况下，提出一种启发式算法，解决带有限容量存储器的多任务生产加工的排序及各段时间间隔的加工量问题。     

产品中各工件在单台机器上加工时的排序问题

本文考虑的是工件在单台机器上加工随后组装成产品的排序问题．每个产品由一个特殊工件和一个共同工件组成,机器从加工特殊工件转到加工共同工件有一个调整时间,目标是使所有产品完工时间在批可达或工件可达情况下的加权和最小．对两种情况我们都给出了多项式时间算法．     

分装式流水作业加工模型的算法研究

分装式流水作业加工模型是从生产实践中提炼出来的一种新的加工模型,是流水作业与复合并行机加工方式的组合.在已证明该问题一般情况下是NP-完全问题,没有多项式算法的基础上,进一步研究了TMF排序问题在特殊情况下的多项式时间算法和一般情况下的启发式算法.     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

单机总误工问题的分解启发式算法

为了解决单机总误工问题,提出了一种分解启发式算法。该算法是将解决这一问题最好的优化方法(Lawler分解算法)和非常有效的启发式算法(MDD)有机结合,在每一次迭代过程中均利用MDD算法估计Lawler分解算法中不同分解位置对应的误工,确定具有最大加工时间的工件在获得最小总误工的分解位置处加工。从理论上证明了该算法得到的排序结果优于MDD排序,仿真实验也表明该算法得到的结果99%以上为最优排序,而且可以求解多达1000个工件的问题。该算法以较短的时间获得了接近最优排序的结果,算法性能优良。     

柔性制造系统的合作博弈调度

有多个加工和装配设备的柔性制造系统的生产包括零部件的加工和产品的装配过程.为适应敏捷制造,此系统需要有效的实时生产调度.文中就此提出了一种调度方法,首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的Agent,然后应用合作博弈理论,根据各Agent的重要性和装配约束获得Agent的排序,依此顺序在机器上按照规则进行生产安排,能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对所提出的算法进行了验证.     

一类多机排序问题算法及其计算复杂性研究

在经典排序论中，一般都假设每个工件在任一时刻仅被一台机器加工，且每台机器至多仅加工一个工件。在这篇文章中，研究这样一类排序问题：每个工件可以被多个不同的机器子集加工，其加工速度对于不同的机器子集是不同的，被加工的工件假定是可以间断且是独立的。排序问题的性能测度是排序长度。在以上条件下求解这类问题算法被给出，对其计算复杂性也作了研究。     

蚂蚁算法在排序问题中的研究与应用

在分析印刷业工艺流程和瓶颈工序的基础上。将印刷业订单排序问题简化为单机排序问题，并建立了该排序的数学模型。同时以最小化订单的提前／拖期为目标。将蚂蚁算法应用于该模型中。并对蚂蚁算法在此订单排序问题中进行了仿真和探讨。该算法已经应用于实际的印刷业生产排序中。并且取得了良好的效果。     

具有学习效应的重新排序问题(运筹学与控制论)

重新排序问题是一种新型的排序模型,它有着重要的实际应用背景。生产部门根据自己的生产计划或是由客户提出的要求,在生产前一定时期内事先有一个作业方案,将已有的任务或订单按照某一规则安排好,使某一目标值最优。但是在即将开始生产之前或在生产过程中又有新的客户订单或任务到达。这时就要把新的任务和原有的还未加工的任务一起加工。为了不失信于对原客户的承诺或不耽误原任务的完成,这就要求在原有的工件或任务的次序不至于打乱得过多的前提下,使得总的目标函数值达到最优。本文考虑学习效应作用下的最小化总完工时间的重新排序问题,其中工件的加工时间是其所在序列加工位置有关的函数。对于最大序列错位、总序列错位和最大时间错位下的最小化总完工时间问题均给出了多项式时间算法,对于总时间错位下的最小化总完工时间问题提出了动态规划算法,并证明这个算法是拟多项式时间的。     

No-Wait流水车间调度问题的MDIS算法研究

No-Wait流水车间调度问题的特性是工件加工一旦开始,必须连续进行,不允许工件完成某一加工工序后在机器上滞留等待.本文针对目标函数为Makespan的No-Wait流水车间调度问题,从对目标函数结构的分析入手,提出了一种基于最小化工件间距离的初始排序策略和插入方法的启发式算法.通过对大量典型算例的实验后验证了提出的算法的有效性.     

基于顾客化大量生产模式的计划平准化模型的最优算法的研究

根据无库存生产方式的思想 ,运用循环排序的方法 ,综合考虑产品加工时间和产品需求这两个参量 ,对基于顾客化大量生产模式下的计划平准化模型的最优算法进行了研究 ,提出了确定产品循环期 CT(或产品出产节拍 )下界的公式 ,并在理论上进行了证明     

关于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率。目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较。     

基于遗传算法的可重入钢管生产优化调度

在可重入冷拔无缝钢管生产的计划和调度中,根据四个条件对工件进行组批,通过规则假设把组批后的批钢管看作单个加工工件,建立以最后完工时间、交货期满意度和机器总负荷为目标的多目标组批排序优化模型,设定其约束条件,采用基于Pareto的混合遗传算法对模型进行优化求解.通过算例证明该模型的有效性和合理性.     

排序算法并行化

阐述了BSP上的并行排序算法,进行了该算法的性能分析,并通过与PRAM—CRCW上快排序算法的比较,说明了该算法的可行性．     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要,一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高,而且还直接影响着计算机的工作效率目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法,该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析,并对它们的算法性能进行了比较.     

《数据结构》中有关排序算法的教学研究

本文阐述了《数据结构》中主要排序算法的教学方法 ,并进一步启发学生对有关排序算法进行改进 ,以加深其对算法的掌握和理解。     

用GA算法解不同交货期窗口下的E/T调度问题

针对准时生产制下提前 /延迟 ( E/ T)费用的生产排序与调度问题 ,对不同交货期窗口下 E/ T指标的单机调度问题进行了分析 ,给出了在给定加工顺序条件下求解最优加工时间的动态规划算法。在此基础上 ,应用 GA( genetic al-gorithms)算法实现了求解。为提高算法优化性能 ,针对问题本身特性 ,分别从关键参数的选取 ;交叉操作的动态控制 ;变异操作的优化 3方面提出了相应改进策略。最后利用计算机仿真对算法性能进行研究 ,并得到一些经验性结论。仿真结果表明 ,该算法在优化性能和时间性能上均能满足工程上的要求。