基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系，针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法， 决策基于多工艺方案，可替代机床和调度规划，生产车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整，在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统。     

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。     

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.     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

炼钢车间多天车动态调度仿真方案

针对炼钢车间多天车动态调度问题，提出了一种滚动调度策略下的仿真调度方案.模型目标函数考虑了最小化天车调度与工序调度在时间节奏上的偏离度，同时考虑了最小化天车工作量及其差异；约束条件在遵守天车避碰约束的同时，考虑了工位容量约束和重调度各种初始条件对天车调度的约束.模型以基于仿真的启发式方法求解.以某炼钢车间双天车调度为实例进行了仿真实验.实验结果表明，该天车调度方案能够维护工序调度稳定，减少和均匀天车工作量.滚动调度策略下，提出的启发式方法所得解的优化性能最高能达到最优解的96.3%.提出的滚动调度策略下的启发式方法相比于现场采用的实时规则调度方法，调度优化性能提高26.4%.     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

全连铸生产调度系统仿真模型的建立

对具有离散事件系统特征的全连铸车间生产调度系统，通过建立其仿真模型进行试验，实现了借助计算机仿真全连铸生产过程，编制了相应调度程序软件，给出多种优化调度方案图，可供实际生产调度参考使用。     

基于遗传算法的半导体生产调度问题

本文系统介绍了半导体生产车间调度问题以及遗传算法的基本原理,并针对半导体生产车间调度问题的特点,设计了一种遗传算法。最后使用Matlab编写程序求解半导体生产车间调度问题。并通过对不同的问题的仿真对程序性能进行分析。     

基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

车间调度问题研究

介绍了车间调度问题的含义和特点，总结了近年来出现的车间调度数学模型和研究方法，分析了研究中存在的问题，并指出了解决途径与进一步的研究方向．     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

基于遗传算法的车间调度技术研究

分析了车间调度问题，通过设计解空间的编码方式，提出基于置换的遗传交叉算子并讨论适应度函数的实现方式，给出了解决车间调度问题的基于遗传算法的模型。     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度

针对企业多车间协同生产需求,对多柔性作业车间协同调度问题展开研究,提出了一种订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度方法。给出多车间协同调度的求解方案,设计了两级决策树生产订单分配模型,其中,第一级决策树进行分配策略选择,第二级决策树进行生产订单拆分。在第一级决策树中设计了基于遗传算法的拖期检测方法,提高车间产能评估的准确性,同时,将新订单加入视为动态调度过程,通过染色体的层次选择增强调度的鲁棒性。在第二级决策树中基于线性规划提出了生产订单分解的上下界准则。最后,通过一个基准案例以及部分生产实例对订单可分解多柔性作业车间协同鲁棒调度方法进行测试。测试结果表明,该方法具备可行有效性,可供企业实际应用参考。     

一种基于时间槽描述的印染车间调度研究与实现

以某印染企业实际的生产过程为背景,依据其生产工艺提出的应用与印染行业的基于时间槽描述生产过程调度模型,引进了一种预排序规则,通过一个三维约束变量实现作业车间的精确调度。结合实际生产车间调度数据并借助于ILOG工具对模型进行求解,验证了所建立的印染车间调度模型的有效性与可行性。     

基于改进遗传算法的多车间计划与调度

生产计划与调度是企业生产和管理的核心内容,传统的单车间调度优化不能满足多车间调度优化的要求.针对这情况,提出一种基于改进遗传算法的层次化多车间计划和调度优化方案,其中生产计划层负责零件的分发,车间调度层负责零件加工路线的规划.以一个三制造车间的调度优化为例,验证多车间调度模型的有效性.结果表明所提出的方案在将加工零件合理地分配到适当的车间同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决分布式多车间调度优化问题提供一种有效而又实用的方法.     

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.