一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

资源短时占用型作业调度算法

对资源短时占用型作业调的问题给出了一个数学描述模型,并讨论了该问题求解的时间复杂性,基于该模型提出了对不同情况最佳或近似最佳的实用的联机调度算法,并讨论了这些算法在其他类似问题上的应用。     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。     

遗传算法在多机调度问题中的应用

本研究了总的流程时间最小的多机调度问题,建立了该问题的数学,模型并用一种改进遗传算法有效解决了该问题。这种改进遗传算法的关键是产生一组较优的初始群体,仿真实验结果表明这种改进遗传算法可以快速、高效地寻找到该问题的全局最优解。     

一种FMS加工中心控制器的实时调度方法

以济南第一机床厂箱体零件的FMS为背景，研究了其底层加工个C的实时调度问题。在综合考虑工件的进料期、交货期和最大生产率等特征之后，提出一种基于批量问题的单机启发式实时调度方法。此方法已在该FMS中应用，且具有广泛的实际应用潜力和理论意义。     

基于GIS-T的武警车辆调度模型的建立及求解

论述了调度问题的特点,在GIS-T平台下,针对武警车辆分类特点,建立了适合武警部队车辆调度模型.构造了效率矩阵,并通过匈牙利算法解决了模型求解问题.最后通过实例说明了该方法的实用性.     

炼油厂润滑油系统的优化调度策略研究

以炼油厂润滑油系统为对象,建立了优化调度数学模型,和基于调度专家经验的规则集。分析了各种关联效应。利用分步式启发式点-路径扩展搜索法和智能协调法,解决了该系统的生产优化调度问题。试用结果表明上述方法和软件的有效性。     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

一各新型的单件小批量生产车间调度方法

提出了解决具有开完工限制的约束Job-shop生产调度问题的一种新方法,该方法将粗细排算法有机结合起来,在粗排算法中,系统优先安排机床虚拟工序队列集合中剩余加工时间最大的工序,得到一个初始可行方案,该方案使工件在系统中的流通时间最短。细排算法以粗排算法所得方案的基础,以工件的提前／拖期时间最大的工艺块为调整目标,通过交换工艺块中相邻工序位置的调整策略,得到一个优化的生产作业计划。经分析实例验证,该算法易于实现,具有一定的优度,并且在工程中是可行的。     

基于分区的多配送中心多车型车辆调度问题与遗传算法设计

 研究大规模的多配送中心多车型车辆调度问题,首先基于配送中心几何重心分区方法将多配送中心多车型车辆调度问题转化为单配送中心多车型车辆调度问题,该分区方法简单、直观,大大降低了运算量.建立了一种基于完整配送费用的多配送中心多车型车辆调度问题的数学模型,配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多配送中心多车型车辆调度模型中,一个配送中心的一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由某个配送中心的一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的多片段染色体混合编码方案,并采用分段交叉、分段变异方法有效继承了父代染色体的部分基因,显著提高了算法的收敛性能.数值仿真结果验证了算法的可行性和有效性.     

不确定信息的物流配送实时车辆优化调度策略

通过分析物流配送不确定因素,运用GPS／GIS／GSM信息技术和构造性算法,把物流配送问题分成静态问题和动态问题来考虑。在已经得到静态调度解的基础上,分析实际可能发生的需求、交通和车辆变化等不确定因素,运用最近插入法、Dijstra算法,提出了解决物流配送过程中不确定性信息的车辆优化调度策略。     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

飞机移动生产线物料配送与线边存储集成优化

为了解决飞机移动生产线中多并行作业物料的供给问题,构建了飞机移动生产线物料配送与线边存储集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上,引入了物料在线边空间的存储决策,建立了以小车出行趟数最小化为目标的数学模型并设计了一种以免疫算法为框架的启发式算法.在免疫算法较优的全局搜索能力下,综合考虑小车的配送能力与线边空间的重复使用、共享等因素,使用反向动态小车调度算法和物料存储前瞻算法对物料的组批方式、配送时刻和在线边的存放位置三类变量联合进行决策.对提出的算法进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

有界平行批处理机的在线排序问题

主要研究的是在线运输排序问题,即研究m台有界平行批处理机上考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达,即一个工件只有在被释放之后才能知道它的一切信息.这些工件首先要在平行批处理机上分批加工,然后加工完成的工件再被一个运输车辆运送给某个顾客.当车辆的容量是充分大的时候,给出一个最好可能的在线算法,其竞争比为(5(1/2)+1)/2;当车辆的容量有限时,给出一个竞争比为(5(1/2)+3)/2的在线算法.     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

基于双重资源的柔性生产系统调度算法

在柔性资源的生产环境下，如何进行人员与工作中心之间的优化配置对产品准时交货起着重要的作用。本文以提前/延期(E/T)惩罚最小为目标，进行了基于双重资源的柔性生产系统调度问题的研究。首先，对基于双重资源的柔性生产系统的E/T调度问题进行了描述，提出了求解调度问题的具体策略。在此基础上，建立了基于启发式的E/T调度算法。通过仿真实验，对算法性能进行了分析评价和比较，结果表明该算法用来求解基于双重资源的柔性生产系统的调度问题是有效和实用的。