基于遗传算法的ERP生产计划排单模型

以某家具制造企业为实际背景 ,讨论ERP生产计划排单模型的建立及算法设计 .在所建模型中 ,对染色体采用工件编码规则进行编码 ,提出了掺杂人工基因重组的交叉方法 ,并且给出了选择、交叉和变异的具体算子 ,利用自适应遗传算法可实现生产计划的自动生成及调度     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

企业生产计划模型优化的环境进化算法

根据企业生产计划模型的特点,提出了一种将专家系统方法和线性规划方法结合于其中,以模型的部分关键约束参数作为遗传因子的遗传优化算法,即环境进化算法。并以纺织企业生产计划模型为例,介绍了环境进化算法的具体实现。     

基于事例推理的主生产计划系统

为了快速、准确地获得最佳的主生产计划,在分析主生产计划系统中     

资源优化模型及遗传算法

在网络计划中提出了资源优化问题,并建立了资源优化数学模型.同时,指出现代优化算法是求解资源优化模型的主要算法,并使用遗传算法对资源优化模型进行求解.此遗传算法与传统的遗传算法有所不同,第一是根据资源优化过程的特点设计的独特的杂交概率和变异概率,可以既尽快获得最佳模式又扩大搜索范围,避免早熟现象的发生;第二是引进了检查和修复算子以保证杂交和变异的子代满足可行性的要求;最后给出了算例以验证算法的有效性和正确性.     

基于钢包运行稳定性的炼钢厂生产计划优化

针对炼钢厂在不满负荷生产的情况下,缺少相应指导原则编排生产计划的问题,提出一种基于钢包运行稳定性的生产计划优化方法.首先,通过对炼钢厂钢包周转过程的分析,提出在线运行钢包个数的计算方法.然后,分别针对单台铸机和两台铸机顺序开浇的两种情况,分析生产计划对钢包运行状态的影响,建立计算模型.以某炼钢厂生产计划为例进行解析,并以钢包运行稳定性为评价参数,利用遗传算法对生产计划进行优化.结果表明,优化的生产计划可以减少钢包使用个数及其温度波动,减少烘烤煤气消耗量和降低转炉出钢温度,提高钢水温度的控制水平.     

基于可变加工成本的炼油厂生产计划优化模型

可变加工成本的计算是石化企业生产计划优化中的重要组成部分,与企业利润直接相关。根据炼油厂生产装置的特点,使用回归分析的方法得到可变加工成本各组成部分和加工量的非线性函数关系式,并由此推导出主要装置的单位可变加工成本函数,将其代入到生产计划的目标函数中,建立炼油厂生产计划的非线性优化模型。应用实例证明该模型与常数单位加工成本模型相比,可以有效地区分同类型加工装置加工成本的差异,调整物料分配,其结果更符合生产实际。     

基于可变加工成本的炼油厂生产计划优化模型

可变加工成本的计算是石化企业生产计划优化中的重要组成部分,与企业利润直接相关。根据炼油厂生产装置的特点,使用回归分析的方法得到可变加工成本各组成部分和加工量的非线性函数关系式,并由此推导出主要装置的单位可变加工成本函数,将其代入到生产计划的目标函数中,建立炼油厂生产计划的非线性优化模型。应用实例证明该模型与常数单位加工成本模型相比,可以有效地区分同类型加工装置加工成本的差异,调整物料分配,其结果更符合生产实际。     

基于遗传算法的单件准时化生产计划

设计了一种遗传算法,用来解决以准时生产为目标的单件制造业生产计划问题,提出了基于投产日期的生产计划编码方法,这种编码方法直接把生产计划映射为一个有序的字符串,并针对这种编码设计了专门的交叉算子和变异算子,相似度检验增加了初始种群的多样性;小生境进化技术的运用有效地保持了群体的分布性;种群并行进化策略、变异率自适应调整、与启发式算法相结合等措施提高了遗传算法收敛到最优解的成功率。     

企业生产计划模型优化的环境进化算法

根据企业生产计划模型的特点,提出了一种将专家系统方法和线性规划方法结合于其中,以模型的部分关键约束参数作为遗传囵子的遗传优化算法,即环境进化算法．并以纺织企业生产计划模型为例,介绍了环境进化算法的具体实现．     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

基于交替迭代遗传算法的多级车间生产计划与调度的集成优化

为了提高多级生产系统的运作效率,研究了一类多周期的多级车间生产计划与调度的集成优化问题,该生产系统由一级混批Job-shop车间和一级混流装配车间串联而成.首先建立了该类集成优化问题的混合整数规划模型,该模型从上下游生产车间的需求关系出发,综合考虑上下游车间的物料平衡、设备负荷以及开工位置等约束条件,同时满足优化上下游生产线的费用目标.然后提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题,其主要思想是给定计划用一种混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一种混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用2种混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

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。     

多品种装配顺序的一种改进遗传算法

多品种装配顺序的安排问题属于旅行商问题（TSP）,具有NP计算复杂性,针对该问题,以工艺辅助时间需求为优化目标,对遗传算法的边重组交叉算子（ER）作了改进．将基因的邻接关系分为左邻接关系和右邻接关系,通过抛弃基因的左邻接关系,将ER改进为右边重组算子（R—ER）,仿真表明改进后的遗传算法寻优能力更强、收敛性更佳．     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

基于遗传算法制造系统调度软件开发

利用遗传算法，研究开发了一个用来快速生成制造系统中作业计划的调度软件，软件综合考虑了目前生产中出现的以总加工时间最短及总收益最大两种目标，分别给出了这两种目标模式下的编码、解码的详细方法及软件流程，并提出了一种解决实际约束的联合移位算子，通过一个实例说明了软件的实用性，最后还讨论了寻优软件的解的优劣性判断的问题。     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

多随机因素下多品种库存优化的改进遗传算法

为有效利用库存资源,降低企业运行和库存费用,需研究多随机因素下的多品种库存问题.以单位时间费用最小为目标,建立了求解多随机因素下多品种商品联合订货的（s,S）模型;提出了一种基于最小基因片段编码、两代竞争的改进遗传算法.利用该算法求解出各商品的最佳体积分配和最优联合订货点,实现对仓库资源和运营资金更为科学的管理和控制.需求和提前期随机的3种商品联合订货的实例表明,使用改进遗传算法求解的结果明显优于其他方法生成的解.