退化工件误工数的双机自由作业排序问题

探讨退化工件两台机器自由作业环境下的最小化加权误工工件的排序问题,其中所有工件具有相同的公共交货期。首先证明了最小化误工工件数问题是 NP 困难的;然后对最小化加权误工工件数问题给出了一个拟多项式时间算法;最后对几种特殊情形给出了多项式时间算法。     

具有延迟时间的自由作业排序问题——最坏性能比分析

研究一类具有延迟时间的自由作业问题，证明在机器台数任意的情况下，一个简单的贪婪算法的最坏性能比不超过2。特别当m＝2时，证明了该算法的最坏性能比为3／2，其中m为机器的台数。     

随机型作业计划动态排序方法研究

分析了随机型作业计划静态和动态排序问题及其研究现状,用排队论和概率论方法推导了静态和动态作业计划的排序方案数算式,得出了随机型作业排序问题实际方案数远小于传统理论方案数的结论,分析了排序问题的目标函数及其优化要求,根据任务到达和作业时间具有随机性和变动性的特点,提出了相应的排序准则,并提出变准则策略实现多目标动态排序,是解决随机型作业计划排序问题的有效方法。     

用改进的遗传算法求解流水车间作业排序问题

针对流水车间(Flow-shop)作业排序问题，提出了两种改进的白适应遗传算法并给出了两种编码、解码方案。把此算法与现有的几种解法进行了比较，实验数据表明，改进的遗传算法在求解质量和效率上均优于传统的遗传算法和其他白适应遗传算法。     

Flow-Shop网络中最大服务效率的作业顺序

讨论了Flow-shop网络中最大服务效率的作业排序问题,给出了机器完成服务时间与作业结束服务时间之和的一个下界估计公式,由此提出了一个可使Flow-shop网络中服务效率达到最大值的作业排序方法以及一个算例.     

n个工件在m台机器上加工的四种典型作业计划

本文提出了同顺序n×m排序问题的关键路线及其求法,给出了四种典型的作业计划及其构成方法,分析了这四种典型作业计划的特点。     

自由作业稠密时间表的操作链性质分析

对于自由作业加工全长问题，研究了稠密时间表操作链的两个性质。作为应用，利用此性质及有关文献的结果，给出机器数为6的稠密时间表性能比猜想的证明。     

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。     

带有限期作业排序快速算法的另一种实现方法

介绍了带有限期作业排序问题的概念，以及使用贪心方法求解此问题的一般算法和一种改进的快速算法。根据改进的快速算法的基本思想，给出了另一种更直观，更易于理解和实现的方法，并分析了此算法在最好、最坏和平均情况下算法的时间复杂性，说明在平均情况下此算法的时间复杂性并不比快速算法的时间复杂性差。     

车间作业计划的全局动态调度算法

分析了ＪｏｂＳｈｏｐ作业计划中两个比较困难的约束条件，即缓冲区容量与刀具容量的限制，得出了通用型的刀具容量计算公式和调度系统的目标函数。     

Job-shop Scheduling with Multi-objectives Based on Genetic Algorithms

The technology of production planning and scheduling is one of the critical technologies that decide whether the automated manufacturing systems can get the expected economy. Job shop scheduling belongs to the special class of NP-hard problems. Most of the algorithms used to optimize this class of problems have an exponential time; that is, the computation time increases exponentially with problem size. In scheduling study, makespan is often considered as the main objective. In this paper, makespan, the due date request of the key jobs, the availability of the key machine, the average wait-time of the jobs, and the similarities between the jobs and so on are taken into account based on the application of mechanical engineering. The job shop scheduling problem with multi-objectives is analyzed and studied by using genetic algorithms based on the mechanics of genetics and natural selection. In this research, the tactics of the coding and decoding and the design of the genetic operators, along with the des     

A Fast Method for Heuristics in Large-Scale Flow Shop Scheduling

Introduction A flow shop is a manufacturing system where n jobs are processed on m machines and each job has the same machine-order[1]. If the job-order on each ma- chine is also the same, it is a permutation flow shop, in which some job-sequences can be …     

双资源作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了双资源作业车间的调度优化问题,提出了一种将归约法与遗传算法和分派规则相结合的调度算法,该算法将机床和工人合理地分配给加工任务(工序),使评价指标获得最优.通过与国外学者的算法进行比较,本算法在相同生产周期的情况下,能够获得平均流动时间较少的调度结果.本算法采用的遗传编码不含工人和机床设备的信息,使得染色体的交叉和变异容易操作,节省了计算时间.最后还就工人/机床设备的比率对作业车间加工性能的影响进行了分析并给出分析结果.     

一各新型的单件小批量生产车间调度方法

提出了解决具有开完工限制的约束Job-shop生产调度问题的一种新方法,该方法将粗细排算法有机结合起来,在粗排算法中,系统优先安排机床虚拟工序队列集合中剩余加工时间最大的工序,得到一个初始可行方案,该方案使工件在系统中的流通时间最短。细排算法以粗排算法所得方案的基础,以工件的提前／拖期时间最大的工艺块为调整目标,通过交换工艺块中相邻工序位置的调整策略,得到一个优化的生产作业计划。经分析实例验证,该算法易于实现,具有一定的优度,并且在工程中是可行的。     

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。     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.     

JSSP基本约束特点分析及调度算法

车间作业调度问题(JSSP)具有两类基本约束,即工件工艺路径约束和资源(机台)独占性约束;如何解决"死锁"是以工件加工次序为决策变量的JSSP调度算法需要研究的重要问题之一。该文研究了JSSP基本约束的特点,在此基础上,提出了一种基于操作顺序的可行解生成方法,以及基于此方法的遗传算法(GA),并进行了数值计算;针对不同实例,该GA可以稳定地得到满意解,并具有较好的动态性能。该文所提出的方法易于实现,运算量小,与其他搜索算法结合后,可用于求解许多更一般的JSSP。     

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。     

基于遗传算法的路径柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题中加工路径的多样性,以最长完工时间最短化为优化目标建立调度模型,采用遗传算法进行模型求解。提出一种基于工序与机器编码相融合的二维矩阵编码方法。在遗传进化过程中,通过附加方法产生新个体以扩展搜索范围,对交叉和变异算子进行了分析。通过算例验证了该算法的可行性和有效性。