生物发酵过程的在线分类及调度优化

以改进生物制药过程经验调度操作为目的，根据过程的统计学规律，提出了对发酵罐批进行在线分类的方法，即将运行中的罐批在线区分为高效益、平均效益和低效益，在此基础上，提出以总体经济效益最大化为目标的优化调度策略，它对不同类的罐批限定不同宽度的调度区间，在调度区间内计算每一罐批的调度函数，再按调度函数的高低确定最佳调度顺序，对青霉素发酵过程的实际数据进行了拟在线仿真，结果证实了这一在线分类及优化调度决策方法的可行性和优越性。     

金霉素发酵过程优化调度策略研究

针对金霉素发酵过程影响优化控制的难测参数,提出了一种基于数据场聚类、模糊神经网络和滚动学习预报的优化调度策略. 提取输入变量数据场聚类特征值作为模糊神经网络模型结构参数的初始值,消除人为参数选择的随机性误差,并在预测模型中加入离线数据模型修正算法. 因此,提出的优化调度策略提高了对金霉素发酵过程难测变量的预测精度,增强了预报模型的鲁棒性. 现场运行结果表明,提出的方案将企业金霉素生产的综合效益提高了9.12%,具有很好的应用价值.      

发酵过程控制的回归模型和过程预测

发酵过程是与微生物的生命活动相联系的生化过程 ,反应机理复杂 ,机理模型尚不成熟。本文提出利用发酵批报数据 ,以二次多项式模型集为基础 ,通过逐步回归和统计推断进行模型选择和参数估计的通用建模方法 ,以实现发酵过程的预测控制。     

基于预排序的并行批处理过程调度模型

针对并行批处理调度过程,以总提前完成时间最小化为目标函数,建立了一个基于交货期的调度模型.该模型考虑了订单的交货期等约束条件,将订单和设备之间的分配关系表达为0-1变量,采用预排序方法确定订单的处理顺序.采用分支定界法对模型进行求解,并与已有模型的计算结果比较,证明所提出的模型整数变量少且容易求解.     

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。     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合，提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略．当过程模型缺乏足够的先验知识时，所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能．仿真结果表明，提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性，具有较强的鲁棒性．克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点．     

分析技术在生物发酵过程监测中的应用

过程分析是一个高维多元的动态体系,该体系的建立及其理论研究对生物过程的模拟,预测,优化和监控起着重要作用,中间产物的检测是过程分析的关键,它为发酵机理研究提供了必不可少的依据,有利于发酵操作条件有及时调控,在研究生化反应规律、优化生产过程和提高生化产品率方面是十分必要的。     

间歇过程的最优调度策略及应用

给出了间歇过程生产调度问题的概念,它所包括的方面及一般优化数学模型,介绍了整数规划的分段Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ优化法,并讨论了这种方法在糖厂煮糖间歇过程的最优调度策略中的应用。     

多目的批处理过程的优化周期调度

基于状态任务网络（State Task Network,STN)描述批处理过程，提出了多目的批处理过程的混合整数规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP)周期调度数学模型。建模采用连续时间描述，并将任务和设备分配结合事件点集决表达为一类0-1变量。相对于已有的多目的批处理过程周期调度数学模型，该模型规模小，计算速度快。     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合 ,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略 .当过程模型缺乏足够的先验知识时 ,所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能 .仿真结果表明 ,提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性 ,具有较强的鲁棒性 .克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点 .     

On-line Scheduling Algorithm for Penicillin Fed-batch Fermentation

An on-line scheduling algorithm to maximize gross profit of penicillin fed-batch fermentation is proposed. According to the on-line classification method, fed-batch fermentation batches are classified into three categories. Using the scheduling strategy, the optimal termination sequence of batches is obtained. Pseudo on-line simulations for testing the proposed algorithm with the data from industrial scale penicillin fermentation are carried out.     

柔性Flow Shop加权完成时间调度问题的启发式分析

针对柔性flow shop加权完成时间调度问题,通过对机器环境进行分组,证明了一个基于有效作业最短加权平均处理时间的启发式算法是渐近最优的.     

量子进化算法在柔性作业车间调度问题中的应用

针对柔性作业车间调度完工时间最小化问题,提出了一种基于量子计算的量子进化算法。根据柔性作业车间调度问题的特点,设计出基于工序编码和基于机器编码的量子编码及解码方法。引入动态旋转角策略和跳跃基因算子,并通过实例验证了算法的有效性。     

A Beam Search-based Algorithm for Flexible Manufacturing System Scheduling

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｓａｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｉｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｖｅｒｔｉｍｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｖａｒｉｏｕｓｔａｓｋｓ.Ｉｎａｆｌｅｘｉｂｌｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ (ＦＭＳ)ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ,ｓｃｈｅｄｕｌ ｉｎｇｇａｉｎｓｓｐｅｃｉａｌｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｄｕｅｔｏｔｈｅｈｉｇｈｌｅｖｅｌａｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓｏｆａｄｄｉｔｉ…     

基于多Agent与遗传算法的柔性车间调度系统研究

为解决柔性车间调度自动化及优化问题,建立了基于多Agent及遗传算法的柔性车间调度系统。系统是一个由管理Agent,调度Agent及多个加工单元Agent组成,系统中通过遗传算法实现静态优化调度,而通过Agent之间的协作现实动态调度。加工任务到来时,先经管理Agent评估,接受后打包相应信息传递给调度Agent;调度Agent调用其面向对象遗传算法对任务进行优化分解并传递给各加工单元Agent;加工单元Agent根据调度Agent下达的任务进行加工,同时通过相互协调动态调整加工任务,以消除加工过程中出现的不确定性。示例运行表明所建立的系统可行,并兼有实用性,先进性和有效性。     

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.     

由两台柔性机器组成的流水作业问题

研究了由两台柔性机器所组成的流水作业问题,其中有n个相同工件,每一工件需先在机器1上完成所需时间为p1的第一次加工,然后城单独在机器1上或单儿在机器2上完成所需时间分别为P12,P21的第二次加工,最后在机器2上完成所需时间为P2的第三次加工,要求适当安排这n个工件的加工方式和次序以使加工全程（Cmax)最小,本文对此 给出了分析解。     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。     

罩式退火过程中的多吊机调度问题

研究了钢铁企业罩式退火中的多吊机调度问题,目标函数是最小化最后一个板卷的退火完工时间.通过考虑机器和吊机位置,建立了混合整数规划模型,并提出了一种整合的方法以降低问题的难度同时保持问题的本质.然而,即使是整合后的问题也是强NP难的.进一步提出了包括分配和调度的两阶段启发式算法.在分配阶段,利用动态规划先将每个吊机分配给唯一的子区块,再进行机器的分配.调度阶段采用最早需要操作阶段优先的策略.最后,算法的有效性通过绝对性能分析的角度给出了估测.