提前/拖期的批量和计划问题研究

本文研究的问题是确定生产批量的数量和加工顺序,以至于使得存储成本和延期成本最小化.本文解决的问题是如下情形,准备处理n个订单,每一个订单都拥有自己的截止日期,提前惩罚,拖期惩罚.生产过程是按批处理的,不允许提前发货,每个订单都只能有一次发货日期,在订单的截止日期发货或生产完成以后立即发货.本文提出了一个算法,使用该算法能很好地解决不考虑装设成本的提前/拖期的批量计划问题.     

交货期窗口下的多目标作业车间调度问题

研究交货期窗口下的多目标作业车间调度问题.如果任务在交货期窗口内完工,则不受提前/拖期惩罚;如果在交货期窗口外完工,将导致提前/拖期惩罚.设计了基于协同多群体的多目标遗传算法（CMGA）,最后将此算法应用于作业车间调度的多目标优化问题,并和其他算法进行了比较.计算结果验证了CMGA在调度方面良好的搜索性能.     

单机系统的生产调度与预防性维护的集成优化

针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.     

退役产品拆解车间逆向生产与物流集成调度优化

针对退役产品拆解工艺与物流存在的不确定性,提出一种逆向生产和物流集成调度拆解车间优化方法.分析退役产品拆解车间作业过程中生产与物流相互影响因素,以优化逆向生产与物流过程中的最大完工时长和提前/拖期成本为目标构建车间多目标调度模型.基于物流路径决策,设计一种带基因修复的变异算子改进NSGA-Ⅱ算法的变异准确性,提升算法的求解有效性.以某公司的手机拆解线为例,分析多尺寸的生产、物流算例.结果表明,随着自适应引导车数量的增加,大、小尺寸算例的拖期成本分别减少了57.1%和58.3%,验证了模型的有效性.     

ERW钢管多阶段生产计划的编制及优化

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用.     

网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

考虑多约束的MOJ调度问题

统筹考虑晶圆加工过程中的多品种、p-s-d(past-sequence-dependent)换模时间及衰退效应等约束特征,以总加权提前/拖期惩罚成本最小为优化目标,建立了单机MOJ(multiple orders per job)调度数学规划模型.在此基础上,对决策变量进行分离,提出具有双层嵌套编码机制的改进型遗传蚁群调度算法.该算法将遗传算法融合到动态自适应蚁群算法的每一次迭代过程中,并为有效提高算法的收敛性能,引入ATCS(apparent tardiness cost with setups)修正准则.最后,仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的.     

基于遗传算法的主生产计划优化模型

文章针对生产与销售多种产品且每个产品具有多级装配结构的典型离散型生产制造企业,研究了其主生产计划调度优化问题;以全生命周期中生产与库存费用最小为目标,通过引入提前和拖期惩罚费用因子,建立了加工能力受限情况下的主生产计划优化数学模型;将遗传算法和启发式方法相结合,提出了一种新型的企业资源计划的主生产计划优化的求解策略;对典型实例进行仿真,并对求解性能进行了比较,结果表明该算法模型是有效和可行的。     

基于变邻域搜索的热轧圆钢批量调度多目标优化方法

针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法。算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则。实验结果表明,模型和算法是可行且有效的。     

具有滚动优化特性的改进型蚁群算法及其在提前/拖期Job Shop问题中的应用

随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图.     

工时依赖位置的宽容期单机排序问题

研究了共同宽容交货期的单机排序问题,即加工时间是位置的函数,所有工件的提前/延误费用相同,共同宽容交货期的开始时间和大小待定,目标函数最小化的总惩罚费用(包括提前、延误、宽容交货期的定位和大小费用四部分).并给出了最优排序的性质,提出了一个多项式时间算法.     

基于准时交货的Job Shop多机调度

提出了一个基于准时交货的Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ多机调度模型，应用模拟退火方法并结合启发式算法，给出求解该模型的一种新方法，通过仿真算例说明了方法的有效性。     

并行机调度问题的最优公共交货期和最优调度

现有的提前／拖后调度问题主要针对单机情况，且大多采用启发式方法。为了有效地解决带有待定公共交货期的并行机提前／拖后优化调度问题，提出了一种分段编码的遗传算法，使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期，并对初始种群产生、交叉和变异方法作了研究。计算实例表明了该遗传算法有很好的性能，所得解的质量优于启发式算法，且适用于较大规模并行机提前／拖后优化调度问题     

基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化建模

以健康指数逐渐衰退的单机生产设备为研究对象,引入役龄递减因子和故障率递增因子,建立了设备的修复非新模型.在此基础上,综合考虑维护方案与生产调度间的相互作用与决策实际,在预防性维护建模中拓展分析作业延误平均成本率,在生产调度中提出最小作业中断成本目标,并结合最小最大期望延迟时间、最小总期望延迟时间,以实现多目标全局决策优化.通过实例分析,结果表明,建立的基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化模型可有效地规划出统筹维护周期与生产排程的综合优化方案.     

公共交货期窗口待定的单机成组分批排序

研究有组安装任务的单机窗时排序问题,所有工件的提前/延误惩罚费用相同;公共交货期窗口大小给定但位置待定,由线性定位费用衡量;最优排序是使所有这些费用的和最小.给出了最优排序的一些性质,提出一个多项式时间算法.     

Job Shop单机多目标调度

研究了Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ生产系统的单机调度问题，提出并建立了单机总的流通时间，延误工作数量、最大延误时间、总的延误时间、总的提前时间、总的准备时间、优衔关系等多目标通式模型，应用模拟退火方法进行了仿真实验。     

离散加工时间单机多准则下可控排序问题

讨论了工件具有离散可控加工时间的单机多准则下的排序问题. 目标函数分别为极小化完工时间和与完工时间偏差和的线性组合, 极小化等待时间和与等待时间偏差和的线性组合, 极小化提前时间、延误时间、最早交货期及窗口长度的加权和, 极小化提前时间、延误时间及公共工期的加权和. 用数学规划的方法证明了四类多准则下的单机排序问题可以转化为指派问题,从而这四类问题都多项式时间可解.     

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。     

一类超前有奖延迟受罚的成组加工排序问题

研究了考虑单机成组加工排序问题,目标函数为超前有奖延迟受罚的问题。对于该问题的3种特殊情形,均给出了最优算法并分析了其时间复杂度。     

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。