资源空窗期及任务可拆分的资源投入问题研究

考虑飞机装配过程中任务可拆分及资源存在空窗期的两大特性,对飞机移动生产线资源投入问题进行模型与算法研究.针对部分任务存在已知拆分模式及拆分惩罚的情形,设计了求解该问题的改进遗传算法,对传统实数交叉操作进行优化,提出了基于染色体适应值的交叉方法,并在数值实验中对相关参数的取值范围进行了敏感性分析;同时,提出了基于任务开始时间选择概率的变异机制.对满足优化条件的任务调度方案,结合空窗期的位置,评判各可拆分任务可否通过选取新的拆分模式重新调度执行,对不同情形进行总结归纳,通过局部操作进一步降低目标资源量.数值实验表明:通过本文算法对求解带资源空窗期的任务不可拆分问题与基本问题的结果对比,得到任务数分别为10、16、30、60、90算例的目标值平均增量达到4.3%;对求解本文问题与任务不可拆分问题的结果对比,平均优化率达3.5%,证明了本文算法的有效性,同时证明将任务拆分纳入考虑资源空窗期的资源投入问题中,可提高问题求解的灵活性,从而获得较好的调度结果.     

带资源空窗期的资源投入型问题的建模与优化

以飞机移动式装配线为背景,在基本资源投入型问题的基础上考虑资源空窗期约束,建立以最小化资源使用总成本为目标的数学模型.针对该模型设计了一种构造启发式算法,并提出了非关键任务优先级决策规则.考虑空窗期约束特点,以连续排入的两个非关键任务间结果最优的启发式规则来确定非关键任务位置,并提出以非关键任务优先级和关键任务开始时间为双链表编码的遗传算法,然后将启发式规则嵌套在遗传算法的解码和评估阶段.最后通过数值实验比较启发式算法和遗传算法与CPLEX在求解该问题时的优劣,证明了两种算法的有效性.