批量制造业交货窗口提前／拖期生产计划方法

建立批量制造企业在交货期窗口下的提前／拖期生产计划模型,将交货期窗口（ｄｕｅ－ｗｉｎｄｏｗ）概念引入到带有能力约束的提前／拖期生产计划中,拓宽了生产计划问题研究的范围．并利用数学推导,将所建模型转化为线性规划模型,使得该模型运用单纯形法就可求取精确的最优解,从而解决了开发中的ＣＯＮＷＩＰ集成化生产管理软件对不确定交货期主生产计划的编制问题．     

钢箱梁生产的提前/拖期调度问题研究

本文以港珠澳大桥钢箱梁生产供应过程为研究对象,建立了钢箱梁生产的提前/拖期优化调度模型,并且针对模型的特点提出了一种基于启发式规则的改进遗传算法,在最优开工时间的基础上加入了拖期工件的剔除规则,有效地解决了工序不确定情况下的提前/拖期优化调度问题,并与无剔除规则的遗传算法进行比较,发现改进的方法在最优成本和收敛速度方面都有较大的改善.     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

带有交货期窗口的调度问题及算法

对不同交货期窗口下的提前／拖期单机调度问题进行了分析，给出了最优序列中相邻工件对所满足的必要条件，提出了两个优先级法则，并利用优先级法则设计出遗传算法的交叉算子，在文章的最后，给出了实验结果和结论．     

基于改进蚁群算法的钢铁企业合同计划方法

基于钢铁企业的合同计划管理要求,建立了以产能平衡和最小化拖期提前总惩罚为目标的多目标数学规划模型,综合考虑了工序的前序关系、工序的产能和库存的约束.将生产合同与生产工序转换为节点图,从而将合同计划问题抽象成一种改进的旅行商问题.根据模型和问题的特点设计了带交货期启发信息的蚁群算法,并以钢厂实际合同数据为例进行实验.结果表明,改进蚁群算法获得的最好解和计算成本都比较令人满意,模型和算法是有效的.     

考虑多运输方式的供应链生产计划多目标模型

描述了考虑多运输方式的分布式多工厂、多分销商的供应生产计划,以实现最小化提前／拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用三者的总额以及最小化供应链的活动时间为目标建立了多目标优化模型,通过模型转换和利用加权和法求解多目标规划得到了其生产计划调度方案。计算结果说明了模型的有效性和可行性。     

考虑工序间环境相关性的网络计划方法研究

传统的CPM／PERT网络计划方法都是建立在工序的参数相互独立的假定基础之上，没有考虑工序间因为环境因素而产生的关联性。为此，通过对工序间因环境因素而产生的关联性进行分析，建立了基于环境影响因素的网络计划模型，并用VC 语言编制程序实现了模型的模拟计算，最后将该模型应用到一个工程实例中，并将计算结果与传统的CPM／PERT法、一般Monte Carlo模拟法作了对比，证实了模型的可行性和有效性。     

多资源约束下的工序排序准则及其优化

在PERT和CPM中, 对于资源约束优化的工序准则大多数是采用最小时差法则, 本文提出了多资源约束下新的工序排序准则, 使工程计划安排满足资源约束, 且使总工期总可能不拖或拖延最少。     

基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

一种求解反应式项目调度问题的启发式方法

资源受限项目调度中的加权提前-拖期惩罚问题(weighted earliness-tardiness RCPSP,WET-RCPSP)存在于即时生产计划和反应式调度领域。考虑随机调度中的不确定性和随机性特征,采用符合问题特点的调度生成方案(schedule generation scheme,SGS),提出了求解随机环境中加权提前-拖期惩罚调度问题的基于迭代局部搜索(Iterated Local Search,ILS)的启发式方法,并将该方法应用于项目控制阶段的反应式调度过程。通过改变调度顺序和直接干预执行时间两种方式设计了4种局部搜索方法,并设计2种摄动方法跳出局部最优。通过对随机生成的问题实例的仿真实验对方法进行了验证。     

反向仿真以及在JIT生产调度中的应用

提出反向仿真的思想,解决准时制(JIT)生产企业的生产调度问题.反向仿真将优化算法和仿真验证融合在一起,能够较好地克服反向调度和前向仿真的缺点,直接获得较好的调度计划.最后以炼钢连铸生产调度为例,介绍反向仿真的实现方法.结果表明,该方法是一种解决JIT生产调度的新思路.     

基于统计分析的实时多任务流系统的最优调度

基于优先级的立即抢先算法是一种常用的调度算法,它能够较好地完成多任务流系统中的任务调度功能,但却不能保证任务的实时性要求。而JIT调度算法能保证任务的实时性要求,却不能很好地完成多任务流系统中的任务调度功能。在对实时多任务流系统进行统计分析的基础上,提出了一种嵌入JIT思想的立即抢先最优调度算法。实验结果表明,该算法能在完成任务调度功能的同时,最优地保证任务的实时性要求。     

同步生产控制及与MRP(Ⅱ)、JIT的模拟比较

针对MRP(Ⅱ)与JIT的不足和局限，依据约束管理的思想与原则，探讨了同步生产控制(SynchronousProductionControl,SPC)的概念、原则与方法；并通过实例对SPC与MRP(Ⅱ)、JIT的运行效果进行了模拟比较。     

A Job Scheduling Model and Heuristic Algorithm for Minimizing the Range of Lateness and Makespan on Parallel Machines

ＡＪｏｂＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＭｏｄｅｌａｎｄＨｅｕｒｉｓｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＭｉｎｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅＲａｎｇｅｏｆＬａｔｅｎｅｓａｎｄＭａｋｅｓｐａｎｏｎＰａｒａｌｅｌＭａｃｈｉｎｅｓ⒇ＨＵＡＮＧＤｅｃａｉＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ...     

基于PSO-H优化算法的单机E/T调度问题

经典的粒子群优化算法是一个有效的寻找连续函数极值的方法。其在离散空间的应用还很不成熟。主要针对公共交货期下E/T(Earliness/Tardiness)指标的单机调度问题进行研究,并基于粒子群与启发式集成的优化算法(Particle Swarm Optimization integrated with Heuristic:PSO-H)对该问题进行求解。启发式信息由工件加工时间和拖期惩罚构成,它对算法的寻优性能有明显的改善。同时,采用OR-Library中的标准算例对该算法进行仿真实验,显示出理想的寻优结果。     

以正好满足产品需求为约束条件的车间最优生产计划

研究以正好满足产品需求为约束条件的预选性自动化车间（FAW)伯最优生产计划问题，首先根据实际需要建立车间生产计划的含需求约束的非线性规划模型，然后为求解方便通过引进约束将其转化成线性规划模型，由于这种模型对于一般车间来讲其规模已经很大，很难在微机上用单纯形法在可接受的时间内获得其最优解，为此，提出分别用卡马卡算法和基于卡马卡算法的关联预测法来求解车间最优生产计划问题，并编制了相应软件，最后，通过算例研究，比较了卡马卡算法，基于卡马卡算法的关联预测法和Ｍatlab中的线性规划法，结果表明所提方法非常适合将ＥＲＰ／ＭＲＰＩＩ下达给ＦＡＷ的中期计划最优分解成由ＦＡＷ中各ＦＭＳ执行的短期计划。     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

Simulated Annealing for Earliness/Tardiness Production Planning Model

1　 IntroductionSince the real-world resource requirements are usually time-dependent,nonlinear,andnonconvex,a much more elaborated model is needed to study earliness/ tardinessproduction scheduling problems.A semi-infinite programming model[2 ,3] can closely modelthe earliness/ tardiness production planning problem.Because it has infinitely manynonconvex constraints,it is very difficult to solve the model.The complexity of theproblem has been discussed in [1 ] .The presented bestmethod in so…     

基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。