用规则调度方法求解无等待流水车间调度问题

在使用规则调度方法求解无等待最小化总拖期流水车间调度问题时,前提是计算工件的完工时间。提出了计算方法。计算机仿真测试了SPT、LPT、SWPT、EDD、WDD、WPD规则调度方法的性能。结果表明SPT性能最好,SWPT性能最差。     

确定梯级水库联合防洪预报调度方式优化方法研究

针对梯级水库拟定联合调度方式的复杂性,将常规优化调度和预报调度规划方式相融合,提出一种确定梯级水库联合预报调度方式的优化方法.首先,对于选定的调度目标,采用优化手段寻求梯级水库不同频率设计洪水的最优联合调度方式,并综合分析归纳最优泄流过程的特点;其次,对各库的预报调度潜力进行分析,结合最优泄流过程的特点选择预报判别指标,在不考虑预报误差的情况下拟定理想联合预报调度规则;最后,对预报判别指标的误差进行分析,在理想联合预报调度规则的基础上制定满意的联合预报调度规则.将该方法应用于昭平台与白龟山梯级水库,结果表明此方法在一定程度上减少了确定梯级水库联合调度方式的复杂性,为库群防洪预报调度方式研究提供了新途径.     

关于柔性制造系统调度问题的研究

在综述各种调度方法的基础上,采用优先规则的方法给出一种柔性制造系统调度方案.该方案利用产品加工工艺树为柔性制造系统问题的调度模型,基于贪心规则、长路径、设备均衡策略规则进行调度,对解决柔性制造系统调度问题具有一定的理论和实用价值.     

城市公共交通智能调度专家系统的研究

根据城市公共交通调度、专家系统知识及模糊控制理论建立了公交智能调度专家系统。该系统采用案例与规则两级推理机制,通过产生式规则实现对知识的表达,应用关系型数据库实现对知识的管理与操作。案例推理中设计了代码与属性两层匹配的推理策略,针对实际调度中的不精确判断,根据模糊控制与模糊推理的思想设计了模糊规则与模糊推理策略实现了基于规则的推理。该系统对实现公交系统智能化、提高公交调度的质量和效率具有重要的意义。     

Job-shop的实时调度

利用神经网络和启发式分派规则设计了一种Job—shop的实时调度算法，该算法首先在离线时用遗传算法训练神经网络得到调度的启发规则，在加工开始时根据一些动态特性对要执行的工件操作进行模糊分类，然后再根据启发规则对分类后的操作进行在线调度．基于这种算法，用模糊神经网络设计了一个Job—shop实时调度器，最后结合实时调度和重调度问题进行了仿真．通过与FIFO与LR(Lagrangian Relax)的比较，证明提出的算法是高效和可行的．     

基于启发式规则的柔性制造单元合作协同调度算法研究

柔性制造单元模型为企业提供了一种高柔性和高效率的生产方式.针对该问题,设计了一种基于启发式规则的柔性制造单元合作协同调度算法.通过分解制造单元间的耦合,形成独立的制造单元,按照调度目标选择启发式规则并进行单元合作协同调度,最终形成整体调度方案.数值实验对调度规则进行了验证并表明了这一设计思路的有效性.     

炼钢连铸混合智能调度方法及其应用

在炼钢连铸生产工艺约束条件下,针对多设备、多工序、以及生产类型复杂的生产环境,目前还难以在合理时间内获得最优调度解,提出了基于规则的专家调度方法、基于规划的两阶段调度方法和基于多级模糊综合评价方法的混合智能调度方法,并在合理时间内得到一个有效的可行解。应用混合智能调度方法建立了智能调度架构,设计并开发了软件系统。该系统应用于国内某大型钢厂的生产调度,在缩短计划编制时间、减少钢水等待时间、提高设备利用率方面获得显著经济效益。     

面向队列调度算法的通用验证评估方法

研究了一种面向基于服务质量(Qo S)的多优先级消息队列调度算法的通用验证评估方法。从消息生成、时效性判断、发送策略评估和发送结果统计等方面建立了模型;并对某2.4 Kbps信道进行了系统仿真,统计得出了在该调度算法下的最优发送方案及消息丢包率。仿真结果表明文中设计的通用验证评估方法能够模拟调度算法所设计的消息发送规则和优先级翻转策略,并进一步以丢包率等Qo S参数为评价依据,证明对该队列调度算法验证评估的有效性。     

集装箱港口集疏运调度系统作业模式的仿真分析

为解决复杂的集装箱港口集疏运系统多阶段动态调度的问题,借鉴柔性制造系统(FMS)生产调度问题的研究方法,提出了由集装箱集疏运问题向FMS生产调度问题转化的方法和模型;分析了各个阶段动态调度的决策点和决策规则,提出了基于规则的方法实现集装箱集疏运系统的实时动态调度,为集装箱码头调度问题的研究提供了新思路和新方法.利用WITNESS仿真工具分别模拟了面向作业线的静态调度和面向作业面的动态调度两种集装箱集疏运调度模式,结果表明,动态调度模式的效率提高了约9.66%.     

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.     

调整时间可分离的无等待FlowShop调度问题

研究了3台机器调整时间可分离的无等待FlowShop调度问题,目标函数为极小化加权完工时间和·基于对问题的分析,给出了目标函数的一般表示·对某些特殊情况,给出了问题存在多项式最优算法的充分条件·在此条件下,将单机调度问题的WSPT规则应用到无等待FlowShop调度问题,得到了求解无等待FlowShop问题最优调度的分派规则·通过反例指出了文献中的某些错误·     

基于Petri网和PSO算法的动态分类车间调度

以带有约束条件的Petri网为动态车间调度问题建模,同时提出一种针对动态车间调度问题的编码粒子群算法,对调度序列进行优化．对算法进行了仿真研究,研究结果表明该算法是可行、有效的．     

基于遗传算法的Job Shop静态调度算法

研究了具有柔性加工路径的Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ静态调度问题，并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工，而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间，遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。     

车间生产调度问题的技术现状与发展趋势

对于ＣＩＭＳ环境下的车间的计划与调度问题,从ＦＭＳ（柔性制造系统）中车间调度问题的分类与特点的讨论出发,综述了当前存在的车间调度问题的各种研究方法;在总结出当前研究调度问题的多种研究策略的基础上,指出了当前车间调度问题研究中存在的问题、解决途径及发展趋势。提出了几个具有前途和代表性的关于这类问题的研究方向和方法,以期为这类问题的研究指出可行的道路和方向。     

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.     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

基于规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法

为提高Job Shop模式下多目标柔性调度的实时性,文章利用规则调度计算量小、实现速度快的特点,建立基于双层规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法;运用离差最大化原理分析规则调度结果,生成合理的多目标权重,以选择符合现场实时工况的较优调度方案;通过仿真实例验证了该调度方法的有效性。     

基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。