网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

关于同速机类型供应商任务交付顺序的协调

供应链各成员的协同调度能够显著提高供应链整体生产效率. 以装配系统为背景，研究机器类型为同速机和单机的零件供应商关于多任务交付顺序的协调. 在无主导方的情况下，建立了基于纳什谈判理论的协调机制，并针对一类含乘积式目标函数的调度问题，设计了基于序列临位交换（API）的多项式时间启发式算法. 通过数值算例，确认了该机制在协同调度中所发挥的作用.     

基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度

针对混洗蛙跳算法存在的问题,结合克隆选择算法和混洗蛙跳算法各自优势,提出了一种免疫蛙跳算法(ISFLA),并将其应用于梯级水库群优化调度中. ISFLA将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合,在混合之后构造子群体执行克隆选择操作, 以提高算法的局部搜索能力.通过实际工程验证了该算法的可行性与高效性,从而为梯级水库群发电调度问题的求解提供了一种新的途径.     

解决中间存储时间受限的间歇式调度问题的算法

生产调度问题是企业生产过程中的重要组成部分,合理、有效的调度方案尤其对提高间歇过程的生产效率和经济效益具有重要的意义.针对中间存储时间受限的间歇式调度问题,考虑了它本身具有的特殊性,提出了不同的约束条件,建立了相应的数学模型,并且结合基于生物免疫体系理论的智能方法———免疫算法的特点,提出了解决此类问题的免疫调度算法.通过仿真试验,表明了模型的有效性和算法的可行性.     

考虑外包的并行调度随机期望值模型

在已有并行机器调度随机期望值模型的基础上,考虑了以产品外包为能力拓展形式的现代生产模式,建立了基于外包决策的并行调度随机期望值模型.该模型以带有拖期惩罚函数的最大化利润为目标,以遗传算法这种进化的启发式计算方法寻找近优解.同时引入虚拟任务的概念,实现了对外包情形下机器调度问题的有效处理和简化.实例证明,该模型在用于解决考虑外包的并行机器调度问题时是可行的.     

考虑倒箱的混堆装船箱区内场桥调度优化

在混堆装船箱区中,提箱外集卡抵达时序的随机性增加了装船过程中的倒箱作业量,增大了堆场中场桥调度的难度,降低了堆场作业效率.针对该问题,重点考虑了内外集卡不同的优先级别、作业截止时刻和作业过程中倒箱量的影响,建立了以港方费用、作业过程中倒箱量两者最小为双目标的混堆装船箱区多场桥调度的数学模型.提出了一个带有滚动时域的启发式求解算法,并且为求解单个时域对应的子调度问题,设计了一个带有解空间切割功能并嵌入倒箱策略的遗传算法.通过仿真算例,验证了优化模型及算法的实用性与有效性.本文可以为实时的场桥调度提供决策支持.     

在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.     

基于模式分类的自学习生产调度知识库方法

对一种简化的调度问题进行了分析 ,说明了在一定的条件下 ,对某一范围的调度任务 ,的确存在着一种不变的模式 .文中对任务中不同的子任务对 (“订单对”)给出了一个指标 ,并以此指标来判断该子任务对在一个成功的生产调度方案中的先后顺序 ,是否在另一个类似的任务的成功生产调方案中能得到保持 .基于这一结果 ,文章还给出了一个实际中对生产调度经验进行机器自学习的算法步骤.     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

Task scheduling for multi-electro-magnetic detection satellite with a combined algorithm

Task scheduling for electro-magnetic detection satellite is a typical combinatorial optimization problem. The count of constraints that need to be taken into account is of large scale. An algorithm combined integer programming with constraint programming is presented. This algorithm is deployed in this problem through two steps. The first step is to decompose the original problem into master and sub-problem using the logic-based Benders decomposition; then a circus combines master and sub-problem solving process together, and the connection between them is general Benders cut. This hybrid algorithm is tested by a set of derived experiments. The result is compared with corresponding outcomes generated by the strength Pareto evolutionary algorithm and the pure constraint programming solver--GECODE, which is an open source software. These tests and comparisons yield promising effect.     

Heuristic algorithm for RCPSP with the objective of minimizing activities'''' cost

1.INTRODUCTIONPartner selection is an i mportant problemin supplychain management.When we design a constructionsupply chainin which general contractor is the kernelentity,general contractor’s project scheduling will beconstrained by the capacities of the renewable re-sources supplied by the partners such as subcontrac-tor,ready-mix concrete vendor.We should considerhowto get theleast activities’cost of the project withthe constraints of due date and resource capacities ofevery partner re…     

含作业到达时间的同类机调度问题启发式算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.由于同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的正则目标之一,因此完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位.为此问题建立数学模型,通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出6个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析.     

具有时间窗的局内开放式车辆调度的竞争分析

基于k-卡车问题和局内运输问题，提出了具有时间窗的局内开放式车辆调度问题．该问题的优化目标为：在服务需求的发布为局内方式的条件下，如何最小化完成整个服务需求序列的时间跨度．建立了该问题的数学模型并对有关的概念和参数进行了定义和说明．研究了当车辆数为1时该问题的竞争分析的有关结果：给出并证明了对于该问题的竞争策略的竞争比下限；针对该局内问题，设计了两种不同的竞争策略，得到了相应的竞争比，并进行了理论证明．     

工件带有温降的生产与前运输协调调度问题

研究单机环境下生产与生产前运输的协调调度问题,目标函数是最大完成时间最小化.具有热状态的工件等待加工时温度降低会导致处理时间的增加,从而假设具有热状态工件的实际处理时间为等待时间与初始处理时间之和,温度无变化工件的处理时间不变.对于车辆数为1,被调度工件均温度不变化问题,给出最优算法;证明了车辆数为1,同时存在热状态工件和温度不变化工件的调度问题和车辆数为2,同时存在热状态工件的调度问题是强NP困难问题.     

大规模应急救援物资运输模型的构建与求解

分析大规模突发性公共事件或自然灾害情况下救援物资运输与商业运输的不同特点，指出救援物资运输问题综合了多货物多起止点网络流问题与多种运输方式满载车辆调度问题，在此基础上为描述该问题设计一种多模式分层网络，并利用延期费用和划分时段的方法构建问题的多目标数学规划模型。提出一个基于拉格朗日松弛法的解决方法，将原问题分解为货物流与车辆流问题两个子问题，通过多货物流与最小费用循环流算法分别求解，最后通过实例计算验证谊解法具有良好的收敛性与计算效率。     

基于时间槽的敏捷供应链集成调度模型及优化

针对市场需求出现后敏捷供应链需要选择各级部件供应商并安排对应的生产运输调度问题,以准时满足市场需求为基本约束,以供应链库存、生产和运输总成本最小为目标函数,建立了基于供应商可用时段时间槽表示方式下的敏捷供应链集成调度INLP模型;基于该模型具有大量的时间和数量约束,设计了以时间槽实数编码作为基因编码的混合遗传算法,在解码过程中引入贪婪-序的解码方法保证产生满足约束的解,加速算法收敛和寻优; 最后以算例验证模型和算法的有效性和稳健性.     

时空约束下连铸车间天车调度的多目标建模与求解

针对钢厂炼钢-连铸车间天车调度的时空约束下NP难问题特点,考虑重钢包和空钢包吊运任务,以所有吊运任务等待被运输时间最短、总运输时间最短、天车之间负载时间差异最小为优化目标,按作业跨中多台天车执行吊运任务的时间空间约束、天车运行安全约束条件满足等为约束方程,建立了天车调度模型.设计了天车调度规则用于抽象表达其运行特征,即按吊运任务与天车的相对位置关系确定各天车与任务的匹配度,作为选择天车的指导;按天车状态及位置更新规则描述天车运行过程;按任务种类与预计起止时间先后确定吊运任务的优先级,作为天车运行过程中利用天车被动运输进行冲突消解的依据.设计了与模型特征相适应的改进遗传算法进行求解,采用某钢厂连铸跨的生产数据进行检验,通过与禁忌搜索法进行对比,证实了改进遗传算法的可行性和有效性,能够为生产过程中的天车调度提供指导.