一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题

调度问题广泛存在于资源共享型系统中,大多数的调度问题都属于混合整数规划问题.大规模混合整数规划问题是计算科学领域中的NP-hard经典问题之一,一般认为无法用精确计算求解.生产调度是调度的一个重要分支,是实现智能制造关键环节之一.针对多品种变批量柔性作业车间调度问题,以最小制造期为优化目标,设计了一种基于Petri网的异步并行蚁群算法,其中:提出了一种基于Petri网的步可达图构造方法,用于蚁群算法解空间的构造;探讨了传统蚁群算法搜索机制,并给出了一种基于异步仿真时钟的蚁群并行搜索方法;仿真结果表明,多线程控制方法可以有效地避免算法的早熟收敛问题.将所提出的算法应用于某安防件智能制造系统的柔性作业车间调度中,降低了系统的总制造时间,获得较好工程效果的同时验证了算法的有效性.     

混合工作日历下柔性作业车间多目标调度优化方法

针对混合工作日历下柔性作业车间多目标调度的困难,提出了一种基于NSGA Ⅱ的多目标优化方法。基于设备工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数;采用"分段"方式对工序和设备进行编码;采用"分段"交叉和变异方式进行交叉和变异操作;采用"遗传算子改进策略"保证交叉、变异操作后子代个体的可行性,以减少计算量;采用基于设备工作日历的时间推算函数于解码操作中,用于准确计算工序的起止时刻,以保证调度方案的可行性;采用2种技术于解码操作中,用于缩短生产周期,以提高调度方案的质量:一是将工序时间细分为设备调整时间和加工时间,使下道工序的设备可提前调整,二是安排工序时采用正向可插入式挤压调度方法。结果表明:提出的方法能在可接受的计算时间内得到有效的混合工作日历下柔性作业车间多目标调度Pareto解集供调度人员决策。     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

贪心优化的搜索算法在RGV动态调度中的应用

随着计算机领域的飞速发展,物流等行业也开始向自动化、智能化、无人化的方向发展。智能RGV动态调度是智能加工系统的重要环节,合理的调度方案能够大大提高系统的作业效率。针对RGV调度问题,建立了基于自动化加工系统的动态调度模型。提出了一种基于贪心策略优化后的搜索算法,通过贪心选择最可能发生的情况,可减少搜索的复杂度,从而达到在极短时间内接近最优调度的目的。通过仿真实验,对先后进行2道工序的CNC进行优化配对,以产量最大作为目标,搜索得到CNC的最佳分配方案,达到了接近最优解的调度策略。在规定的工作时间内,使用贪婪优化算法提高了搜索的有效性,使RGV系统能够高效调度,验证了贪心优化算法的可行性和有效性。     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

半导体测试系统优化

为了进一步提高半导体测试生产中设备利用率、按期交货率和较低的在制品水平,改进改进半导体测试系统性能,本文提出了不同工件混合生产与设备专用生产相结合的生产模式.并在现有的MODD调度方法基础上,加入了设备切换准备时间的影响.用双向选择的方法,进一步改善了调度方法,减少了设备切换次数和切换时间.通过在仿真模型中的试验,验证...     

基于遗传算法-多智能体的FMS 工件调度研究

针对柔性制造系统（ FMS）一般调度方法的不足,提出基于全局黑板的多智能体调度系统,该系统建立多智能体交互过程,通过多智能体的合作快速建立调度模型,并通过优化模块对调度模型进行求解,从而获得非劣调度方案。在设计优化模块时,采用遗传算法,针对柔性制造系统调度问题的特点,改进并扩展了基于工序的编码方法,引入工序-机器的关系矩阵,从而实现解和染色体的一一对应关系,并设计算法的适值函数、选择方法、交叉和变异方法。仿真结果表明,该调度系统在求解时收敛速度快、精度较高。最后通过10个经典的柔性job-shop调度算例,与单纯使用遗传算法和禁忌搜索算法进行比较,目标值平均改善2.21％和1.04％。     

轨道路径约束的散货卸船机调度优化策略

基于对卸船机调度特征的描述,建立了以最小化卸载作业完成时间为目标的卸船机调度优化模型,设计了混合遗传算法组件以获得问题近似最优解,通过松弛原问题中的难约束,推导了松弛问题的下界并作为原问题的下界.同时,对具有不同规模的问题进行实例计算与分析.结果表明,所设计的混合遗传算法能够在可接受的计算时间内获得合理的解.     

面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化

以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传-差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.     

基于多主体的智能调度系统研究

研究了生产作业调度及智能调度系统。针对现代生产作业调度的特殊要求,对多主体技术及主体之间的协作机制在作业调度方面的应用进行了探讨,建立了基于多主体的智能调度系统框架结构和适应实际生产环境的主体模型结构,研究了在多主体结构的基础上实现作业调度的机制和方法。     

钢坯热轧加热炉区生产调度模型与算法

钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果.     

最佳觅食算法求解多目标混合流水车间调度问题

针对生产车间中需要同时考虑减少生产时间、确保加工质量以及通过减少能耗而降低生产费用的需求,建立以完工时间、空闲时间、加工质量和机器能耗为目标的多目标混合流水车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的最佳觅食算法.为有效求解此问题,提出基于Largest Order Value规则的双层整数编码方式,在机器层编码部分采用权重法来计算机器的选择概率.针对多目标优化,提出直觉模糊集相似度的解比较策略,采用直觉模糊集相似度的大小衡量Pareto解与理想解的相似程度,判断Pareto解的优劣.通过测试实例和实际案例,验证本算法求解多目标混合流水车间调度问题的有效性和可行性.     

Intelligent logistics system of steel bar warehouse based on ubiquitous information

Internet of Things and artificial intelligence technology are the key elements of the intelligent construction of iron and steel production warehouse. This paper puts forward a whole set of intelligent scheme for bar warehouse crane for the guidance of metallurgical process engineering, including cluster rapid self-awareness technology of the smart crane, precise self-executing technique of crane with rigid-flexible hybrid structure, multi-body system kinematics model of the smart crane sling and the swing characteristics model at different azimuth, antiswing control technology based on the optimization objective function, the vehicle model recognition system based on lidar, and the clustering crane dynamic scheduling method based on multi-agent reinforcement learning. The complete intelligent logistics system of the bar warehouse has changed the original operation mode of the warehouse area and realized the unmanned operation and intelligent scheduling of the crane,which is of great significance for improving the production efficiency, reducing the production cost, and improving the product quality.     

运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。     

采用实时生产信息的单元制造任务动态调度方法

运用无线射频技术来实现对制造单元加工现场实时生产信息的动态获取,并针对制造单元生产过程中常发生的新任务加入、设备损坏和交货期更改的不确定性事件,以制造任务最短完工时间为调度目标,建立了单元制造任务的动态调度模型,通过引入爬山搜索方法构建了混合遗传算法,实现了对该模型的有效解算.混合遗传算法的进化操作由选择、交叉、变异与爬山进化算子组成,可有效地提高算法的收敛速度,在开发的采用实时生产信息的单元制造任务动态调度系统上进行了调度案例验证,结果表明,所提出的方法可以有效地解决不确定性事件的单元制造任务的动态调度问题,从而提高了调度方案与制造单元实际生产需求的一致性.     

轧钢切断阶段动态HFS调度模型和LR算法研究

以钢管生产为背景,在分析钢管切割工艺的基础上,提炼出第一阶段具有批处理特征的动态HFS调度问题,建立了数学规划模型,目标是最小化所有工件的加权完成时间.针对该模型,构造了改进的拉格朗日松弛算法(lagrangian relaxation,LR)的求解过程,设计了求解批级子问题的动态规划算法和构造可行解的启发式算法.     

面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析

将人工智能方法引入公交车辆运营调度管理,调度管理人员可根据具体运营状况,运用快速、便捷的智能调度算法,制订出符合实际情况的运营调度方案,有效提高公交车辆运营效率。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的智能化特征,针对北京市公交车辆运营管理问题进行了优化调度研究。仿真实验表明,利用GA的公交车辆优化调度,实现了公交车辆调度的智能化,并在基础上利用排队论推导了乘客等待时间模式,进行了优化调度结果评测分析,从而验证了利用智能调度方法能够有效地改善公交车辆运营效率的合理性和可行性。     

一种基于混合Petri网的批过程动态调度算法

针对批处理过程动态调度问题的特点，以赋色时间限制混合Petri网为工具，建立了批过程动态调度的混合Petri网模型，将批过程的调度问题映射技术为求Petri网中变迁的最优激发序列问题。在此模型基础上，根据动态规划基本原理，以资源的终极利用即最短生产周期作为调度目标，提出了一种基于赋色时间限制混合网模型求取变迁的最优激发序列的方法，并针对实际情况中出现的复杂的中间产品存贮策略，讨论了在各存贮策略约束下该模型中时间限制区间的确定方法，最后以炼钢－连铸生产系统的过程调度为例，对该算法进行仿真。多次仿真结果表明，当任务和设备的初始时刻或者过程的动态过程发生改变时，调度结果各不相同，从而验证了该算法的有效性。     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

基于拉格朗日下界求解的炼钢-连铸生产调度方法

为提高炼钢-连铸生产效率,以加权总完工时间、作业等待惩罚总和最小化为目标,基于时间索引建立数学规划模型。在证明原问题、松弛问题、对偶问题三者最优解关系基础上,将机器容量约束松弛到目标函数中,运用次梯度算法求原问题下界,得到各炉次的开始时间序列。为消除松弛解中的有向环,采用融入启发式规则的列表调度,按照机器可用性优先原则,将炉次均衡地指派到各个加工机器上。利用GAMS/Cplex软件对18个调度算例进行测试运算,结果表明以较少的计算代价可以得到令人满意的近优解,因此本文提出的基于拉格朗日下界求解的方法对炼钢-连铸生产调度问题是可行的和有效的。