化工批处理过程动态调度

通过对现有的动态调度方法进行了分析与评价,阐述了近年来该领域取得的进展和存在的问题,提出了动态调度的发展趋向,是将现有的调度方法与智能方法相结合,并融合交互调度、匐棒调度等诸多先进调度技术的集成化方法。     

基于Petri网仿真的批处理过程动态调度

批处理过程存在于复杂的动态环境中，来自主客观的干扰及问题固有的易变性，会导致各种过程参数的变化，例如处理时间波动，原材料质量变化等，可能使已有的静态调度失去其最优性，甚或变得不可行。因此，需要研究对意外事件作出快速反应的动态调度方法，以捕捉生产环境的实时变化，本文针对批处理过程中最常出现的操作处理时间波动。结合规则调度思想，提出了基于Petri网仿真技术的批处理过程动态重视度方法，仿真结果表明，该方法能有效地捕捉 处理时间的变化，快速改善调度性能，为批算是过程动态的调度的研究提供了新思路。     

多级批处理过程自组织动态调度方法

针对多级多产品批处理过程生产调度的动态性和复杂性等特点,提出了自下而上的自组织调度方法,用来解决目前存在的动态重调度瓶颈问题.分析了多级批处理过程动态调度的要求,将自组织理论引入到动态调度建模问题中,建立了自组织调度系统模型构架.提出了"业务办理"自组织机制,定义了自组织过程中的行为准则和标准,并给出了自组织动态调度算法.最后应用实例验证了自组织动态调度方法的有效性.     

一种不确定条件下批处理过程的鲁棒调度模型

批处理过程中存在大量的不确定因素,通常表现在参数的变化上,这使得确定性的生产调度模型难以得到令决策者满意的调度结果.为了解决这一问题,文章从鲁棒优化的角度出发,给出了鲁棒调度的新定义,其核心是在调度的可行性与最优性之间寻求均衡.介绍并提出了相关的鲁棒性指标来衡量调度的鲁棒性.并依据这种思想,针对不确定需求建立了一种新的鲁棒调度模型,该模型允许在一定程度上违背某些约束,但要求对这种违背进行补偿,规定补偿行为,并将补偿成本记入优化目标,从而实现鲁棒优化.仿真结果表明,利用该模型可以得到鲁棒性更强的调度方案,并且满足一定的最优性.     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

单生产线序贯多目的批处理过程短期调度的MILP建模

基于连续时间描述,在考虑订单的最早生产时间和到期时间的基础上,建立了单生产线序贯多目的批处理过程的短期调度数学模型,模型表达为一个混合整数规划(MILP)问题.该模型不但能优化订单,减少了模型的整数变量.求解使用了分支定界法(BAB),实例计算表明了该模型的适用的生产时间,而且还能最小化订单生产的提前完成时间和拖延时间.本文将预先排引序入到模型中性和有效性.     

一类带缓冲区的连续生产过程的最速生产调度

研究了一类有分段式生产任务并带缓冲区域束的连续生产最早完工（Ｍａｋｅｓｐａｎ）指标调度问题,对积分形式约束和专注生产的约束进行有效转化,将原调度总理２转换为线性规划问题,仿真算表明了文中方法是可行的。     

化工过程的仿真模型建立

本文以一具体化工过程为的，描述了建立化工过程仿真模型的基本要求、所需参数、以及建模的一般方法。     

一类间歇化工过程的热集成调度模型化研究

针对一类间歇化工过程的热集成调度问题,提出了广义MILP数学模型.该模型充分考虑了产品的需求、中间产品的储存、各个时刻的到货量等因素,比现有模型更为全面的考察了间歇过程热集成调度问题.     

化工过程流体网络的建模与仿真

建立了化工过程仿真培训系统建模中的流体网络模型，这是有温度和组分变化的流体网络模型。利用流体网络和设备模型的不同响应速度，采用变步长仿真方法，提出了一种适用于仿真培训系统的化工过程流体网络的仿真方法。     

可行批调度问题及其遗传算法

对判定问题一是否存在使所有需求都可按时满足的调度一进行了研究,通过将其转化成等价的可行批调度问题,分析可行批调度的性质,把问题的解自然表示成了二进制编码的形式,在此基础上,提出了相应的遗传算法,它克服了调度研究中常用的基于排列编码的遗传算法的缺点,仿真结果验证了算法的有效性.     

一个批处理机随机E/ T 调度问题研究

对批处理机随机E/T(earliness and tardiness)调度问题,假设各批的加工时间独立同分布;各工件的交付期相互独立,并与加工时间独立;目标是极小化所有工件的提前与延迟时间和的均值.在加工时间和工件的交付期都服从指数分布的条件下,得到了最优调度的几个性质,基于这些性质用动态规划给出了一个求问题最优解的算法,此算法的时间复杂度为O(n2B2)(B相似文献   

半导体生产线批加工设备调度规则

批加工设备调度是半导体生产线调度的重要组成部分,对半导体生产线性能有重要影响。在综述批加工设备调度研究成果的基础上,提出了同时考虑即将到来工件与下游设备负载情况的半导体生产线批加工设备调度规则(Scheduling Rule for Batch Processing Machines in Semiconductor Wafer Fabrication Facilities,SRB)。基于三种不同规模的半导体生产线模型,在非批加工设备使用不同的调度规则的情况下,对提出的SRB进行了仿真验证。仿真结果表明,与目前常用的固定加工批量调度规则相比,SRB能够更好的改善半导体生产线性能,获得较高的工件移动步数、产量和准时交货率,以及较低的加工周期。     

基于双层蚂蚁算法的半导体炉管制程批调度研究

借助蚁群系统较强的路径寻优能力与并行搜索特点,设计了一种双层蚂蚁算法,解决了多品种晶圆批连续到达动态环境下非等效平行多机器的批调度问题.仿真实验表明,算法能得到较好的可行解,并优于其他启发式算法,对高负载的工作环境具有良好的适用性.     

基于多向PLS方法的间歇过程质量预测

间歇生产过程中，很多质量指标不能在线测量，通常是在反应结束后通过离线分析得到。本文应用多向部分最小二乘(MPLS)方法建立软测量模型，通过在线测量的过程变量对产品质量进行预测。针对异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程中的数据进行仿真，结果表明，MPLS方法能够在反应初期就有效的预测出最后的产品质量指标。     

间歇生产过程优化控制的分布式仿真平台

间歇生产过程具有时变性、过程不可逆、模型不精确等特点,采用传统的控制方法很难满足市场的需求,如何检验先进智能优化控制算法在间歇生产过程中的实际应用效果是有待深入研究的课题。结合MATLAB强大的运算能力和WINCC开放的人机界面数据处理功能,枸建出间歇生产过程分布式优化控制仿真平台,并将OPC技术应用于该平台的数据实时通讯过程中。通过在该平台上加载先进的控制算法,实现对间歇生产过程的控制和仿真,为先进智能优化控制算法的研究提供了逼真的试验环境。