一种启发式实时调度方法在 FMS 加工中心控制器中的应用

作业调度问题一直是ＦＭＳ中一个很重要的课题。本文以济南第一机床厂箱体零件ＦＭＳ为背景，研究了其低层加工中心的实时调度问题，提出了一种基于批量问题的单机启发式实时调度方法，并考虑了工件的进料期、交货期、最大生产率等特征，此方法已在该ＦＭＳ中应用，且具有广泛的实际应用潜力和理论意义     

带有约束条件的FMS实时调度算法

基于工艺柔性和小车实时性两类ＦＭＳ调度算法，提出综合实时调度算法，该算法兼顾了加工过程中的生和运输系统的实时性，同时对资源的数量作了限制，并引入了一些与实际情况相适应的约束条件、仿真研究结果表明，该算法是可行的。     

基于PLC的FMS实时调度和控制策略研究

对以PLC为FMS工作站控制器的系统,提出了2种调度策略的实施方案.以D-FMS为研究对象,着重分析了对多品种不同混合比零件的加工进行动态调度的实施过程,解决了原系统各设备在不同时间段内负荷不平衡的问题.该方案对用PLC为工作站控制器的FMS的升级改造具有实际指导意义.     

一种基于ED方法的实时事务调度的改进算法

提出一种实时事务表示模型，该模型给出了一种基于ＥＤ方法的实时务调度的改进算法，该算法与ＥＤ相比，可以减少调度对发生的运行时间错误。     

面向对象方法在FMS调度仿真系统中的应用

采用面向对象的程序设计方法,构造了一个基于专家系统和仿真技术集成的动态调度系统模型,并进行了仿真分析。     

一种基于ED方法的实时事务调度的改进算法

提出一种实时事务表示模型，该模型给出了一种基于ＥＤ方法的实时事务调度的改进算法，该算法与ＥＤ相比，可以减少调度时发生的运行时间错误     

一种混合GA、SA和启发式规则的FMS调度方法

描述了一种综合ＧＡ、ＳＡ 与启发式规则优点的方法,及其在ＦＭＳ调度问题中的解决方案和ＦＭＳ调度的特点,建立了可变工艺路径的ＦＭＳ调度问题的模型．对ＧＡ、ＳＡ 操作中各步骤及其相应于ＦＭＳ调度的特殊性作了说明,提出了基于启发式规则库的ＳＡ 算法,阐述了柔性调度的基本框架,并对一个３３ 机器、１２７ 工件的实例进行了计算     

FMS生产计划调度系统的研究

详细研究了ＦＭＳ制造单元生产计划调度系统的功能需求，提出了由单元生产作业计划、静态作业调度和实时动态作业调度三个调度层次组成的递阶单元控制器生产计划调度系统。还较详细地论述了各控制层的主要目的、要求和计划调度的具体内容。     

具有计算机视觉的FMS神经网络智能调度方法研究

采用“事件驱动”的神经网络智能调度方法 ,当系统发生某一事件时 ,及时更新系统可利用资源和需调度的任务集 ,综合计算机视觉的反馈信息作出合理的调度决策 .仿真结果表明 ,该方法对简化调度策略、提高设备利用率、及时完成加工任务具有较好效果     

流优化算法解决FMS调度的计算仿真

本文着重研究了流优化方法解决ＦＭＳ生产调度问题，根据流优化算法数学模型给出了计算机仿真结果。     

FMS调度研究的现状与发展

ＦＭＳ的高效率和柔性很大程度上取决于ＦＭＳ调度的水平．对ＦＭＳ调度问题进行了系统总结,划分了其类型,并对现有的调度规则和评价指标作了评述．从方法学的角度,对已有的ＦＭＳ调度方法进行了分析和比较,认为目前广泛应用的基于知识的ＦＭＳ智能调度系统大多是结构不良的,存在三个明显的缺点：常识知识难以形式化、基于符号逻辑的推理效率不高以及系统不通用．提出了人机协同控制的ＦＭＳ调度方法．以期提出一个框架来引导将来沿此方面的工作．     

基于过滤定向搜索的柔性制造系统动态调度优化

针对柔性制造环境中内外扰动的动态随机发生和快速、高效的重调度需求,构建了动态调度决策系统结构模型,提出了一种基于过滤定向搜索的启发式算法作为模型的核心算法.为了更好地搜索调度解空间和更好地集成作业的交货期、优先权重和资源负载平衡,算法改进了节点分枝策略和局部、全局评价函数.以作业交货延迟时间加权平方和最小为性能指标,通过实例仿真,对算法性能进行了分析评价和比较,结果表明了该算法对实现柔性制造系统动态调度的有效性和实用性.     

面向对象的 FMS 动态调度软件自动生成原理

在ＦＭＳ动态调度软件构成的分析基础上，提出了分布式的生成原理，按类生成源程序．为了实现ＦＭＳ动态调度软件的源程序自动生成，首先确定应用领域的范围，然后根据应用领域的特征，提出了对象模型，分析了对象之间的关系，最后深入系统地研究了类源程序自动生成原理和主程序自动生成原理．     

工业过程实时调度数据库系统

实时调度数据库系统是实现流程工业ＣＩＭＳ的关键技术之一。本文系统地介绍了针对我国某大型制药厂开发的实时调度数据库系统的网络环境，软、硬件结构，功能设计及系统特点。该系统已在生产中得到了成功应用。     

An Adaptive Genetic Algorithm for Multiprocessor Real-time Task Scheduling

Real-time task scheduling is of primary significance in multiprocessor systems. Meeting deadlines and achieving high system utilization are the two main objectives of task scheduling in such systems. In this paper,we represent those two goals as the minimization of the average response time and the average task laxity. To achieve this, we propose a genetic-based algorithm with problem-specific and efficient genetic operators. Adaptive control parameters are also employed in our work to improve the genetic algorithms' efficiency. The simulation results show that our proposed algorithm outperforms its counterpart considerably by up to 36% and 35% in terms of the average response time and the average task laxity,respectively.     

基于EDF的实时数据库动态容错调度算法

实时数据库系统的事务调度过程中,对于即将完成的事务的抢占会造成CPU时间的浪费,降低系统的性能.针对实时数据库中的周期性实时事务提出了一种PEA(preemptive estimate algorithm)软件容错调度算法,算法基于EDF(earliest deadline first)进行事务调度,并结合负载优化算法进行适当调整,采用抢占评估策略来确定是否允许事务抢占,以最大化系统的资源利用率.通过实验测试,证明其具有良好的性能,能有效提高事务的成功率.