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。     

车间调度问题研究

介绍了车间调度问题的含义和特点，总结了近年来出现的车间调度数学模型和研究方法，分析了研究中存在的问题，并指出了解决途径与进一步的研究方向．     

基于UML炼钢-连铸车间生产调度系统建模

为了适应炼钢-连铸生产调度系统对实时性和动态性的要求，用Unified Modeling Language(UML)对该问题建立了需求模型、静态模型和动态模型，探讨了使用UML建模的特点及关键技术，结果表明，UML能够将系统的结构与数据良好的结合起来，精确体现系统的需求。     

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。     

基于制造车间的动态调度方法研究

生产调度采用有效的调度方法和优化技术来提高生产效率,其中作业车间调度（Job Shop）是问题域中的较复杂的问题属于典型的NP问题。基于此问题,业界已有诸多如遗传算法,启发式算法等解决办法。但是在实际生产过程中,往往会有碰到诸如设备损坏,新订单到来,订单取消,交货期提前等情况,激发的调度被称为动态调度。本文系统讨论了动态调度的类型和相应的解决办法,更加贴近实际应用。     

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。     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

基于MAS车间调度系统模型的设计

本文在对车间调度存在问题分析基础上，设计了基于MAS技术的车间调度系统模型，使各不同代理之间通过KQML语言进行通信，并按照合同网协议进行彼此协商，从而高效的完成了柔性制造业企业中的车间调度任务。     

基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.     

一各新型的单件小批量生产车间调度方法

提出了解决具有开完工限制的约束Job-shop生产调度问题的一种新方法,该方法将粗细排算法有机结合起来,在粗排算法中,系统优先安排机床虚拟工序队列集合中剩余加工时间最大的工序,得到一个初始可行方案,该方案使工件在系统中的流通时间最短。细排算法以粗排算法所得方案的基础,以工件的提前／拖期时间最大的工艺块为调整目标,通过交换工艺块中相邻工序位置的调整策略,得到一个优化的生产作业计划。经分析实例验证,该算法易于实现,具有一定的优度,并且在工程中是可行的。     

基于决策树技术的冲压车间精益生产方案选择

精益生产是现代企业的追求目标,文章结合某车桥企业冲压车间推行精益生产的实例,从板材采购方式决策、定制模具决策及技术改造决策3方面分析,采用决策树技术进行方案选择,实践证明采用决策树决策简洁可行,对推行精益生产起到了很好地促进作用。     

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.     

C/S模式的筒并捻车间生产信息监测系统

根据纺织厂信息化建设的实际需求,结合生产实践,利用计算机网络技术、串口通信技术、数据库技术开发了一种基于C/S模式的生产信息监测与管理系统.对系统的网络拓扑结构、管理功能、数据库的逻辑和物理结构、以及数据采集技术进行了设计,并对数据采集技术进行了优化,同时对系统实现过程中遇到的技术难点,应用相关技术提出了解决方案.实践证明,该系统提高了车间的工作效率,降低了企业的劳动力成本,实现了机台运转状态和生产数据的远程在线监测.     

浅谈企业精益人才的培养

简要介绍了精益生产方式在中国的应用现状,阐述了培养精益人才的意义,探讨了适合中国企业的精益人才培养的方法。     

炼钢厂系统生产模式优化

根据冶金过程工程理论,针对钢铁制造过程系统中制造过程最为复杂的炼钢厂系统的生产模式优化问题进行探讨,阐述了生产模式在炼钢厂系统运行过程中的地位及其逻辑关系,并结合四个国内高效连铸工厂实际进行了研究,论述了生产模式优化的三个效用:(1)车间平面布置趋向合理、简洁;(2)工序缓冲趋向合理、有效;(3)工序运行趋向高效、优化.此外,上述研究结果已经拓展到特殊钢流程的运行优化与控制研究中,并取得有益的效果.     

激光束空间模式实时调控与模拟

在激光束空间模式可调性研究基础上，对已建立的调控系统，波前重构和变形反射镜波面拟合的三部分数学模型进行了模式的进一步实时调控及其计算机模拟，研究了激光加工过程能量空间分布的实时任务调控方法，并将其应用于对激光束的刃磨，计算模拟表明了刃磨光束在激光精密加工和新的激光成形方法中的有效性。     

基于可视化仿真的车间设施布局研究

文章针对传统物流规划中数学优化方法存在的不足,在分析利用可视化仿真技术进行布局的优点和虚拟环境下车间布局的优化过程的基础上,提出了一种基于可视化仿真的车间布局设计方法;利用仿真分析软件构建了生产系统的数字化仿真模型,结合设定的生产布局优化目标,通过对生产系统的仿真分析,实现了对生产系统的布局优化。     

基于MAS的生产计划与控制系统研究

生产计划与控制是制造企业的核心问题,Agent技术是进行分布式制造系统建模的一种主要方法之一。文章针对多品种、小批量的订货生产型中小企业生产计划与控制的特点,提出了基于多代理系统的生产计划与控制系统模型,分析了该系统模型的运行模式,并对系统中MAS的框架应用结构以及多Agent的实现方式进行研究和探讨,有效地解决了生产计划的不可行问题。     

基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。     

基于价值流分析的Kitting仓作业流程优化

以Kitting仓供料模式的作业改善项目为案例,以提高整体作业效率为导向,通过绘制价值流当前状态图,分析出Kitting仓存在无价值作业时间过长的问题.运用头脑风暴法和鱼骨图法探寻出导致该问题的主要原因是:仓存在重复作业、紧缺物料供应不济、点料和备料时间过长、仓库布局不合理.结合工业工程理论中的ECRS方法、SLP方法等实施仓库合并、仓库布局优化、供料流程优化和点料预知系统导入4项措施.在价值流未来状态图中明确改善绩效,实现了点料区和备料区无价值作业时间由5.9h降低至0.7h,消除了Kitting仓作业中存在的浪费,展示了精益生产理论在制造领域所发挥的重要作用.