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。     

车间作业计划与工艺设计集成研究

针对多品种小批量的单件生产车间，提出基于黑板结构的车间作业计划与工艺设计集成的结构框架，此集成系统分为六大模块．同时对设备环境建模、多工艺方案决策以及基于动态设备环境和多工艺方案的车间作业计划方法等关键技术进行了探讨．它有机地结合了工艺设计与车间作业计划两个单元技术，可提高车间作业计划和生产控制的柔性     

车间作业计划与工艺设计集成研究

针对多品种小批量的单件生产车间，提出基于黑板结构的车间作业计划与工艺设计集成的结构框架，此集成系统分为六大模块，同时对设备环境建模，多工艺方案决策以及基于动态设备环境的多工艺方法的车间作业计划方法等关键技术进行了探讨，它有机地结合了工艺设计与车间作业计划两个单元技术，可提高车间作业计划和生产控制的柔性。     

一种CAPP和车间作业计划的集成模式

ＣＡＰＰ和车间作业计划是ＣＩＭＳ环境下，车间生产活动的两项重要内容。本文提出了一种分布式ＣＡＰＰ和独立制造岛生产作业计划的订成模式，该模式基于车间（制造岛）制造资源的可用性和来自车间现场的实时反馈。     

敏捷制造策略下CAPP与车间作业计划集成设计技术

论述了在敏捷制造策略下CAPP与车间作业计划集成设计系统的体系结构，分析了CAPP与车间作业计划之间的关系以及该集成技术对敏捷制造的作用，同时阐明了系统的开发思路及其关键技术。     

车间作业计划的模糊多目标网络方法

讨论了模糊集理论在车间作业计划中的应用,提出了车间作业计划的模糊多目标网络模型及其算法。     

车间作业计划的全局动态调度算法

分析了ＪｏｂＳｈｏｐ作业计划中两个比较困难的约束条件，即缓冲区容量与刀具容量的限制，得出了通用型的刀具容量计算公式和调度系统的目标函数。     

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.     

多工艺方案CAPP系统研究

ＣＡＰＰ生成多工艺方案是实现ＣＡＰＰ与ＰＰＳ集成的需要,本文分析了基于制造资源模型生成多 原理,讨论了多工艺路线的表示方法,提出了一种生成多工艺路线的启发式方法,开发了原型系统并进行了验证。     

一种CAPP和车间作业计划的集成模式

ＣＡＰＰ和车间作业计划是ＣＩＭＳ环境下，车间生产活动的两项重要内容。本文提出了一种分布式ＣＡＰＰ和独立制造岛生产作业计划的集成模式．该模式基于车间（制造岛）制造资源的可用性和来自车间现场的实时反馈．     

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．     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.     

基于局部搜索策略的车间作业调度问题的算法研究

为车间作业调度问题提供了一个快速、易于实现的近似算法．该算法基于局部搜索策略,采用特殊的邻域构造方法,即邻域的构造仅与关键路径上的工序相关．该算法找到了所测试的14个标准算例中12算例的最优解,而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过1s。     

基于细胞自动机模型的自适应生产调度问题

用细胞自动机来建模生产调度问题,通过把调度序列分散到规则网络中,相邻细胞之间相互影响,可以避免细胞的早熟.当进化过程出现扰动时,可以通过控制器自行修改相关参数加以响应,实现自适应调度.介绍了细胞自动机的建模原理,并结合遗传算法的运算因子和进化规则,讨论了基于遗传细胞自动机模型的自适应生产调度方法,用算法的仿真结果验证了模型的有效性和适应性.     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

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．     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。