基于Petri网的一种实时计划调度方法

基于实际生产环境中制造系统经常受外部随机事件影响，利用可分解Petri网把整个系统分解成若干个模块，然后对其中的部分模块进行短期的计划调度，使得变更后的生产尽可能和预先计划相一致，并给出了基于关键路径的调度算法，这样既可达到对外部事件作出快速反应的目的，又提供了较优的调度策略。     

基于Petri网的分层半导体制造过程调度结构

针对复杂的半导体制造过程调度，在综述现有调度问题及方法的基础上，提出由投料调度、路径调度和两种类型的工件调度共同组成的分层调度结构的思想及方案，继而基于Petri订网模型，探讨所提出的分层半导体调度结构基于Petri网模型的实现方法，最后通过仿真对分层调度结构加以应用验证，并总结全文．     

带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法

为了有效解决集束型晶圆制造设备群加工过程中存在的重入调度问题,构建了带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法.首先分析了双集束型晶圆制造设备中重入约束特征.在此基础上,建立调度问题域,并以系统加工周期最小为目标,建立调度模型.采用分解策略,将双集束型晶圆制造设备调度问题分解成单个设备调度问题,并提出了一种全新的机械手调度顺序搜索的启发式算法.最后对调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法是有效的.     

基于规则的批处理设备调度方法在半导体晶圆制造系统中应用

针对半导体炉管区瓶颈设备的批处理调度问题,提出满足工艺约束和设备限制的组批调度算法.在考虑产品动态到达的基础上,根据半导体制造系统大规模、多重入、混合型生产等特征,针对晶圆平均等待时间进行优化,实现多产品、多机台的实时组合派工.仿真实验在一个虚拟的晶圆制造系统上进行.结果表明,该算法在实时派工中对瓶颈设备填充率和利用率显著提升,有效地缩短了产品加工周期.
     

Brownian模型及其在半导体生产系统中的应用概述

Brownian模型是排队网络的一种近似模型，它以重载流理论为基础，通过对原模型进行适当的时空缩放后取极限而得到的．在平稳重载条件下，Brownjan模型已被用于半导体生产系统的调度及性能分析．总结了Brownian模型在两加工中心闭环系统、多加工中心闭环系统、两加工中心开环系统以及多加工中心开环系统中的调度应用，以及在分析产品的制造周期中的应用．最后，指出了存在的问题并给出了值得研究的方向。     

区间优化方法在水库调度中的应用

应用区间分析思想,将区间优化方法引入水库调度问题,同时以水库防洪调度为例,建立了区间优化模型．结合实例对水库调度区间优化方法进行验证,并与传统的动态规划方法做了对比．结果表明,区间优化方法用于水库调度问题,不仅优化原理清晰、计算方法易于理解,而且所得结果优于动态规划方法．     

一种基于混合Petri网的批过程动态调度算法

针对批处理过程动态调度问题的特点，以赋色时间限制混合Petri网为工具，建立了批过程动态调度的混合Petri网模型，将批过程的调度问题映射技术为求Petri网中变迁的最优激发序列问题。在此模型基础上，根据动态规划基本原理，以资源的终极利用即最短生产周期作为调度目标，提出了一种基于赋色时间限制混合网模型求取变迁的最优激发序列的方法，并针对实际情况中出现的复杂的中间产品存贮策略，讨论了在各存贮策略约束下该模型中时间限制区间的确定方法，最后以炼钢－连铸生产系统的过程调度为例，对该算法进行仿真。多次仿真结果表明，当任务和设备的初始时刻或者过程的动态过程发生改变时，调度结果各不相同，从而验证了该算法的有效性。     

晶圆制造系统中Lot加工序列优化的蚁群算法

针对半导体晶圆制造系统中设备从缓冲区选择Lot加工问题,提出Lot加工序列优化的蚁群算法,对其进行计算时间复杂度分析,并给出了该算法的改进形式.该改进算法是根据晶圆制造系统重入特点,基于瓶颈设备构建蚁群算法求解模型,通过迭代仿真最终获取Lot加工优先序列表.仿真结果表明,采用该算法在短期调度区间内,与一般的基于规则的动态调度算法相比,效果得到了显著的改善.     

半导体晶圆制造系统的时变多目标生产调度优化

从当前半导体晶圆制造企业实际生产调度的角度出发,根据模糊控制理论和模拟退火算法,提出了解决半导体晶圆制造系统(SWFS)时变多目标生产调度复杂问题的方法.大量的仿真实验数据证明,该方法可以在求解速度和优化质量间取得平衡,并实现了全局优化效果,为实现SWFS的科学生产控制与调度提供了有效策略和方法.     

含多种分布式能源微电网小区间协调调度方法

针对分布式能源微电网小区间调度中受到调度时延和调度速度的影响,导致能源微电网小区间调度稳定性及协调性较差的问题,提出含多种分布式能源的微电网小区间协调调度方法。建立分布式能源微电网小区间调度的信道拓扑结构,得到微电网的混合拓扑结构模型;基于有功功率变化特征分析方法构建微电网协调调度能量自适应控制模型,完成微电网能量交换控制。在此基础上根据微电网频率和电压等参量进行协调调度,建立微电网小区间协调调度模型,通过电网转动惯量特征分析建立其控制结构模型,采用虚拟同步电机控制微电网负载,完成微电网小区间协调调度。仿真结果表明,采用该方法进行含多种分布式能源微电网小区间调度的协调性较好,控制稳定性较强。     

有重叠的两抓钩周期性排序问题的启发式算法

抓钩排序问题不同于古典的排序问题,只有一个抓钩和一种产品,它仍然被证明为ＮＰ难题,对于有重叠区域的两抓钩周期性排序问题,迄今尚无法用数学模型直接求解。为了寻找出好的排序,提出了一种启发式算法以及求解有重叠两抓钩周期性排序问题。该方法把问题分解成相应序列的子问题,并对每个序列化建立和求解一个整体问题的线性规划模型,在序列空间中,通过寻找好的序列以得到最佳的排序。量化的示例表明所使用的方法是高效的。     

轧钢切断阶段动态HFS调度模型和LR算法研究

以钢管生产为背景,在分析钢管切割工艺的基础上,提炼出第一阶段具有批处理特征的动态HFS调度问题,建立了数学规划模型,目标是最小化所有工件的加权完成时间.针对该模型,构造了改进的拉格朗日松弛算法(lagrangian relaxation,LR)的求解过程,设计了求解批级子问题的动态规划算法和构造可行解的启发式算法.     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

全负载场景中最优调度算法长时平均性能分析

首先分析了全负载场景中轮询调度、最大速率调度、比例公平调度和速率累积分布调度这4种常用调度算法.结果显示,速率累积分布调度在保证公平的基础上可以得到最好的效率,是4种调度算法中的最优算法.然后采用概率推导法给出了该调度算法的长时平均性能分析,即以轮询调度为比较基准的多用户分集增益的理论推导.该分集增益可通过短时统计结果预测长时平均性能,且可适用于任意实际场景.计算机仿真结果验证了对于该调度算法所产生的多用户分集增益理论分析的准确性,理论分析结果与实际调度结果的误差低于0.1%.     

基于目标级联法的作业车间调度的研究

作业车间调度是一种典型的组合优化问题，大规模的调度优化是该类问题的难点。本文针对求解大规模的车间调度问题的需要，基于层次性优化的目标级联法，建立一种带层次性的车间调度模型，并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例，验证所建立的车间调度模型。研究表明，基于目标级联法的车间调度模型为大规模车间分层调度问题解决提供一种有效方法，而且能根据加工时间和工件数量动态合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径。     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。     

基于仿真的调度规则组合决策研究

针对车间调度规则组合的多目标优化问题,提出了一种基于仿真的评估决策模型. 通过仿真获得不同调度规则组合下的方案集合,在利用层次分析法获得性能指标权重的基础上,采用灰关联理论计算各结果方案对于单项指标的关联系数,实现了基于灰色关联度的方案评估,并导出了最优的调度规则组合. 调度规则组合决策体现了用户对系统性能指标的要求,解决了传统依靠经验进行调度规则选取的问题,优化了制造系统的运行.     

一种求解产品设计项目调度问题的启发式方法

针对产品设计项目(product design project,PDP)调度问题,考虑任务工期的随机性特点和任务的返工可能性,扩展了传统的优先规则计算方法.提出了一种启发式调度方法,采用扩展优先规则和随机串行调度生成方案,以项目交付期最小为目标构造调度方案.通过抽样得来的随机工期向量获得近优调度策略.在不同工期可变幅度下对方法进行测试,实验结果验证了该方法的有效性,并显示在任务工期的不确定程度和任务返工可能性较大时,采用随机调度方法解决PDP的调度问题可以获得更高质量的调度方案.     

基于混合整数规划法的自然崩落法放矿计划优化

放矿计划是自然崩落法矿山生产过程中最重要的环节.针对传统手工编制放矿计划随意性大及出矿品位不均衡,在对其进行科学系统的分析基础上,本文运用混合整数规划法解决自然崩落法放矿计划优化问题.以计划期内与目标品位偏差最小为目标函数,综合考虑矿量、品位、放矿速率、崩落指数、排产指数等约束条件,构建放矿计划优化的混合整数规划模型,并在MATLAB环境下用YALMIP编写模型语言调用CPLEX求解器进行求解,使品位波动降低18％,进而得到最优短期放矿计划方案.经实例验证,此方法科学可行,对充分发挥自然崩落法的优越性和提高矿产资源的回收率具有重要的理论和现实意义.     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。