应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法

提出了考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法.该算法根据复杂产品具有树状工艺结构的特点,对非批处理设备上的工序采用已有的优先级、调度长路径和长用时策略调度;对批处理设备上的工序,综合考虑先行工序和后续工序的加工时间对批处理的影响,当被等待工序非批处理延迟时间大于批处理时批处理工序的后续工序加工时间之差时,等待工序与被等待工序一同批处理.通过采用批处理判断策略、提前最大化策略以及并行最大化策略使批处理调度结果更合理.理论分析和实例证明,该算法可使批处理工序数为2的批综合调度结果更优,而且复杂度不超过二次多项式.
     

链式约束下的一种半连续型批处理机调度问题

半连续型批处理机调度问题是一种新型的批调度问题,它是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的,与传统批处理机调度问题的批进批出方式不同,其主要特征为批中工件的进入、加工和离开都连续进行,同一批工件中工件的加工时间均等于这批工件中加工时间的最大者,批的大小为这批工件的个数,批的加工时间是从该批中的第一个工件进入机器,到最后一个工件离开机器所用的时间,因此批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量。研究了这种新模型具有优先约束的情况,对链式约束下的极小化最大完工时间问题进行了讨论,证明了最优解的性质,从而给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,能够获得对应问题的最优解。     

钢铁生产中管坯加热的单机连续型批调度策略研究

连续型批处理机调度问题是从钢铁生产线提炼出来的一种新型的批调度模型,该调度模型中,批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量。研究目标函数为最小加权总完工时间的单机连续型批调度问题,分析最优解的性质,讨论最优的批内、批间序及分批策略,给出工件权值与加工时间逆序情况下的动态规划算法。     

工件分簇的半连续型批处理机调度问题

半连续型批处理机调度问题是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的,其中把加热炉看作批处理机,同一时刻可以有C个工件被加工。工件以批方式进行加工,批中工件的进入、加工和离开都是按周期进行,同一批中的工件都有自己的开始加工时间和完工时间,且加工时间均等于这批工件中加工时间的最大者,批的大小为这批工件的个数。半连续型批处理机调度问题包含如何分批及安排各批间的加工顺序。考虑了单机且工件分簇的情况,其中在同一簇中工件的加工时间相同。目标函数为极小化总完工时间。对于工件的簇数是F的情况,通过最优解的性质给出了一个复杂性为O（F^2）的动态规划算法,能够获得对应问题的最优解。     

供应链管理中的一类分批调度问题

研究了一类集成配送和加工的供应链调度问题.在配送阶段,由多辆运输工具将工件从仓储区运送到批处理机进行深加工;在加工阶段,工件在批处理机上成批加工,批加工费用固定.目标函数是极小化最大完工时间和总加工费用之和.证明了该问题是NP-难的,并对该问题的一类特殊情形给出了多项式时间算法.     

带有释放时间的半连续型批处理机调度问题(运筹学与控制论)

半连续批处理机调度问题,是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的。工件按批加工,同一批中工件的加工时间等于此批中工件的最大加工时间,且工件必须按周期一个紧挨着一个进入、离开处理机。批处理机的容量为C,即最多可同时加工C个工件,批的容量为批中工件的个数,批的处理时间与批中工件的加工时间、批处理的容量和批的容量有关。本文研究释放时间与加工时间一致时,对于目标函数为最大完工时间问题,即时间表长问题,分析其最优解的性质,从而将问题转化为工件按释放时间非减顺序排列后,对工件进行分批,使得最大完工时间最小。在此基础上给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,证明了这个算法的最优性,并用数值例子进一步说明了算法的计算过程。     

两个带有分批费用的单机平行分批排序问题

假定工件和批处理机都在零时刻到达,工件被成批进行加工,一旦开始加工就不允许中断,每批的加工时间等于该批中最大的加工时间,而且假设每分一批都产生一个分批费用。第1个问题对目标函数为任意的正则函数与分批费用之和的情形,利用动态规划方法给出了拟多项式时间算法;第2个问题对目标函数为误工工件数与分批费用之和的极小化问题,同样利...     

基于遗传算法的网络化制造车间调度

针对卷铁芯变压器网络化制造车间的调度问题,给出了调度系统的整体框架,将这个网络化制造系统分为两层调度体系.上层调度体系负责各车间生产任务的部署,下层车间级的调度为各具体生产环节的执行.以剪裁车间的生产加工为例,提出了一种基于改进遗传算法的调度模型,在基于作业的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法,并据此设计了相应的交叉变异操作,兼顾了生产成本和生产时间两个目标,有效地解决了多目标优化问题.     

基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度

针对传统的单车间调度优化不能满足分布式车间调度优化的需求,提出一种基于目标级联法和粒子群算法的层次化柔性分布式车间调度优化模型,其中的生产计划层负责零件的分配,车间调度层负责零件加工路线的规划.以2个柔性制造车间组成的调度优化问题为例,验证该调度模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型在将加工零件合理地分配到适当车间的同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决柔性分布式车间调度优化问题提供一种有效方法.