独立于模型的生产调度算法及其.NET组件

依据实际离散事件仿真项目,就半导体生产线建模中遇到的问题,提出了将生产模型和调度算法分离开的新方法.每一种调度算法都需要特定的离散事件模型输入信息,各自的计算过程也都不相同,但按照这种新方法,可以对调度算法和模型进行分离解耦处理,运用新提出的方法为项目编写的.NET组件,已经实现了15种常用的调度算法,最后对此组件在半导体生产线仿真项目上的应用作了简要说明.     

基于贝叶斯决策的柔性作业车间扰动处理方法研究

为解决实际生产过程中扰动事件的多样性和不确定性问题.借鉴贝叶斯网络表示不确定性事物的方法,建立了柔性作业车间生产关系的贝叶斯网络模型;通过分析扰动事件对车间调度的扰动实质,提出了不确定扰动事件处理方法,并构建了扰动处理的3层结构流程图,实现调度系统对扰动的有效响应.仿真结果表明:与传统加工方案调度策略进行对比,基于贝叶斯决策的柔性作业车间扰动处理方法减弱和吸收扰动事件对调度系统的影响约为50%,从而有效地提高了实际生产效率.     

基于Petri网和基因表达式编程的作业车间调度研究

为了更好的解决车间调度问题,提出了一种基于时延Petri网(TdPN)和基因表达式编程相结合的调度算法。在该方法中,基因表达式编程根据时延Petri网模型中的部分变迁序列来确立染色体,每条染色体表示一种车间调度方案。作者选用了基因表达式的选择、交叉、变异三种类型进行遗传操作,利用延时Petri网对车间调度过程的仿真,根据变迁的赋时时间获得每条染色体的相应的时间。最后本文结合基因表达式编程具有较好的寻优能力和Petri网对动态的离散事件的过程能进行很好的描述的优点,在文章实验中验证了此方法的可行性。     

SystemC在第4代移动通信系统中的应用

在4G(第4代移动通信系统)的研究中,针对传统的基于Matlab/Simulink系统级设计方法中存在仿真速度慢以及无法与硬件实现紧密结合的问题,提出了一种用SystemC进行系统级仿真的方法.介绍了用SystemC进行通信系统建模的优点,并结合第4代移动通信系统中多输入多输出正交频分复用的接入方式,给出了系统级SystemC仿真建模的实例.     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

全连铸生产调度系统仿真模型的建立

对具有离散事件系统特征的全连铸车间生产调度系统，通过建立其仿真模型进行试验，实现了借助计算机仿真全连铸生产过程，编制了相应调度程序软件，给出多种优化调度方案图，可供实际生产调度参考使用。     

基于混杂Petri网的食品加工生产过程建模

根据食品加工过程的混杂特性,提出了一种基于时延混杂Petri网与微分方程机理建模相结合的方法,并对某食品加工过程进行了建模和分析,其模型体现了连续过程和离散事件共存的特性,具有一般性.此模型可以应用于生产过程的优化调度.     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

基于事件逻辑的炼油企业动态调度系统

针对炼油生产动态调度问题,开发了基于事件逻辑的调度优化系统.在分析大量实际生产事件和调度专家处理经验的基础上定义动态事件,生成事件逻辑.将事件逻辑与广义析取规划相结合,建立了基于事件逻辑的动态调度模型.基于事件逻辑的动态调度建模方法增加了动态调度模型生成的快速性和灵活性,在保证调度优化性的同时获得较好的调度实时性.最后,以某炼油厂"原油供应不足"事件为例进行仿真实验.结果表明,基于事件逻辑的动态调度系统是可行、有效的.     

基于切换系统的HEV能量控制系统优化设计

为了解决多能源混合动力汽车(HEV)中能量控制系统在建模时不能完全描述连续动态事件和离散动态事件等问题,基于切换控制系统理论,建立能量控制系统数学模型,根据车辆运行工况,提出了6种工作模式,应用切换系统理论中8元组定义模式描述能量控制系统,采用逻辑判断方法,建立切换规则、系统跳变关系和各工作模式之间转换的映射集.仿真结...     

耦合约束柔性作业车间调度优化研究

为扩展工艺约束的存在形式,对耦合约束柔性作业车间调度模型构建与调度优化算法设计进行探讨。在沿用链式约束调度的形式化与图形化描述构建耦合约束模型的基础上,对耦合约束邻域结构进行设计,选取禁忌搜索算法为设计框架,围绕算法执行步骤进行设计,并采用耦合约束案例与Brandimarte测试数据验证调度优化算法的适用性与优化性。耦合约束模型构建与调度算法的探讨为多部件系统作业的调度优化提供解决方案,也为调度相关邻域的深入研究拓宽思路。     

不确定条件下的零等待Flow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下,含零等待模块的模糊Flowshop生产调度问题;采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,用零等待策略对加工过程进行约束,建立了基于模糊规划理论的零等待Flowshop调度模型,通过中间值最大隶属度的方法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型;最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化,制定了适用于实际排产过程中的GANTT图,仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

基于萤火虫算法的学习遗忘效应BFSP问题研究

对于以最小化最大完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题(BFSP),现有研究较少同时考虑学习效应及遗忘效应对生产调度的影响,为此构建了BFSP问题的学习遗忘调度模型,结合基于Pairwise的局部搜索策略,应用萤火虫算法对小批量生产时的学习遗忘效应BFSP问题进行求解.对Car类问题及其学习遗忘调度模型的大量仿真测试,表明了改进萤火虫算法求解该类问题的可行性和有效性.同时,证明了学习效应能够降低最大完工时间,从而提高生产效率;而遗忘效应会使得学习效果减弱,从而导致最大完工时间的增加,学习效应和遗忘效应在生产调度中的影响是客观存在且不可忽略的.     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

用混合算法求解Flow shop调度问题

研究了流程工业中的Flow shop调度问题,针对免疫算法的随机性和不确定性,结合分枝定界方法的特点,提出了一种基于免疫算法和分枝定界方法的混合调度算法,仿真结果表明该算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了搜索效率。     

罩式退火炉不同内罩结构传热效率

针对传统的罩式退火炉内罩纵向刚度低的问题,提出了一种内罩结构形式--网格形内罩.通过对对流换热系数、传热面积等影响传热效率的各因素进行理论计算,将传统内罩与新型内罩进行了比较研究.指出了网格形结构对于提高内罩的换热效率,增加罩式炉的生产能力是有利的.     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.