车间生产调度中动态小生境协同进化算法

车间生产调度是企业生产的重要环节。为避免遗传算法在求解多车间协同调度时早期成熟和陷入局部最优解,以及收敛速度慢的问题,特引入一种基于动态小生境集的多种群协同进化模型。在基于工序的染色体编码方法的基础上,利用交叉算子和变异算子调整加工顺序和多工艺路线选择。融合动态小生境集技术和多种群协同进化方法,实现多工艺路线下多车间协同生产调度的优化求解。实验表明,该方法具有良好的优越性。     

退役产品拆解车间逆向生产与物流集成调度优化

针对退役产品拆解工艺与物流存在的不确定性,提出一种逆向生产和物流集成调度拆解车间优化方法.分析退役产品拆解车间作业过程中生产与物流相互影响因素,以优化逆向生产与物流过程中的最大完工时长和提前/拖期成本为目标构建车间多目标调度模型.基于物流路径决策,设计一种带基因修复的变异算子改进NSGA-Ⅱ算法的变异准确性,提升算法的求解有效性.以某公司的手机拆解线为例,分析多尺寸的生产、物流算例.结果表明,随着自适应引导车数量的增加,大、小尺寸算例的拖期成本分别减少了57.1%和58.3%,验证了模型的有效性.     

基于遗传算法的网络化制造车间调度

针对卷铁芯变压器网络化制造车间的调度问题,给出了调度系统的整体框架,将这个网络化制造系统分为两层调度体系.上层调度体系负责各车间生产任务的部署,下层车间级的调度为各具体生产环节的执行.以剪裁车间的生产加工为例,提出了一种基于改进遗传算法的调度模型,在基于作业的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法,并据此设计了相应的交叉变异操作,兼顾了生产成本和生产时间两个目标,有效地解决了多目标优化问题.     

面向炼钢厂多机多任务天车调度的仿真方法

天车调度对于炼钢厂车间中各生产工位间物流的衔接、顺行以及整个企业生产节奏的调控具有重要意义,且同时受到时间、空间约束以及生产计划等的限制,是典型的多机多任务约束问题。为此,建立了一种时空约束下基于规则演化的仿真模型,以优先保证炼钢-连铸生产作业任务的完成为目标,合理安排多任务在车间作业跨中多台天车上的分配,并考虑多任务之间的时间约束和多台天车之间的空间约束问题,设计基于任务分配规则、冲突处理规则、任务结束规则的仿真模型运行规则用于控制天车执行任务的运行过程。该方法可避免对调度问题进行理论求解的困难,通过对某炼钢厂炼钢-连铸生产作业计划的离线模拟测试表明:能够避免天车运行过程中的时间空间冲突,以获得合理的天车运行调度方案,为生产调度提供指导。     

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.     

分批次均衡处理的非对称三车间综合调度算法

针对复杂产品在非对称三车间生产调度的问题,提出分批次均衡处理的非对称三车间综合调度算法。该算法先按设备所在车间属性将设备分成非对称资源、局部对称资源和对称资源。对非对称资源上工序根据设备属性确定车间,局部对称和对称资源上可按加工工序采用批次处理,其中部分工序按提出的工序关联策略确定车间,不能确定车间的工序形成缓存集,按提出的排列均衡调整策略确定集中工序的车间。已确定车间工序采用长路径等策略确定调度次序,再根据工序约束条件确定加工时间。通过实例分析,该算法可在二次复杂度内解决非对称三车间综合调度,提高非对称设备利用率。      

加急订单扰动的多目标柔性作业车间动态调度问题研究

为了快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间、机器负载和能耗为优化目标的多目标柔性作业车间动态调度模型.针对上述模型,采用适用于动态调度的动态交互层(DIL),在此基础上设计了多目标粒子群遗传算法(MOPSGA).采用精英基因序列化策略和基因池选拔策略增加帕累托非支配解集个数和...     

基于改进遗传算法的多车间计划与调度

生产计划与调度是企业生产和管理的核心内容,传统的单车间调度优化不能满足多车间调度优化的要求.针对这情况,提出一种基于改进遗传算法的层次化多车间计划和调度优化方案,其中生产计划层负责零件的分发,车间调度层负责零件加工路线的规划.以一个三制造车间的调度优化为例,验证多车间调度模型的有效性.结果表明所提出的方案在将加工零件合理地分配到适当的车间同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决分布式多车间调度优化问题提供一种有效而又实用的方法.     

橡胶厂小平板硫化车间的分散控制

利用Intel 8098单片机和IBM PC－286微机组成二级控制系统成功地完成了橡胶厂小平板硫化车间的生产控制与管理．在直接过程控制中对橡胶制品硫化实施等效硫化控制，上位机能够方便地调度生产直接更改硫化产品的型号，并能有效地监督多至38台硫化机的操作过程．可以方便地显示打印出班、日、月、年报表，为工厂实际生产．质量管理，调度提供了方便有效的工具     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

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.     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

一种CAPP和车间作业计划的集成模式

ＣＡＰＰ和车间作业计划是ＣＩＭＳ环境下，车间生产活动的两项重要内容。本文提出了一种分布式ＣＡＰＰ和独立制造岛生产作业计划的集成模式．该模式基于车间（制造岛）制造资源的可用性和来自车间现场的实时反馈．     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

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.     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.