工件具有区间限制的批在线调度

研究同构并行机上的批在线调度问题,目标函数是使最大完成时间(最后一个工件的完成时间makespan)最小.工件以批方式到达且每个批中有m个工件,每个工件的加工时间随其批的到达而给定且限定在某个时间区间上.当一批工件到达时,在对其后批的信息不了解的情况下,要立即对该批中的工件进行调度,调度过程中不允许中断.针对这一问题,给出了一个批在线启发式列表调度算法,在同一批中的工件按LPT规则调度,当一批中的全部工件被调度完后,调度下一批中的工件.对算法的最坏情况进行了分析并给出了算法的竞争率.     

赤霉素多罐发酵生产的静态优化

对文题提出了一种控制方案。使生产全程的创利为最高是优化目标,操作变量则是各罐批的流加发酵周期。各单罐罐批效益函数的在线估计是进行发酵周期优化控制的基础。实例证明,该优化方法能给生产厂家带来直接的经济效益。它也适用于生产工艺与赤霉素发酵相类似的一般流加发酵,如抗生素生产过程等。     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

平行批排序最小化最大完工时间在线算法的一个注记

讨论单机、平行批、批容量无界、最小化最大完工时间的在线排序问题.对该排序问题,Zhang等人(G.Zhang,X.Cai and C.K.Wong,On-line algorithms for minimizing makespan on batch processing machines,NavalResearch Logistics,48(2001),241-258.)和Deng等人(X.Deng,C.K.Poon and Y.Z.Zhang,Approximation algo-rithms in batch processing,Journal of Combinatorial Optimization,7(2003),247-257.)两组作者分别独立地给出了同一个竞争比为(5 1)/2的在线算法,并证明该在线算法是最佳可能的.在他们的算法中,在每一批中的加工时间最大的工件,不妨设其准备时间为r而加工时间为p,将被滞后到(1 α)r αp时刻以后加工,其中α=(5-1)/2.对同一问题设计了一个修订的在线算法,其中加工时间为p的工件只需要滞后到αp时刻.该在线算法仍然是最佳可能的,并且在一定意义下,该在线算法是渐近最优的.     

多罐并行发酵过程的弹性停罐调度策略

针对多罐并行发酵过程，基于早先提出的分类函数和调度函数提出了弹性停罐的优化调度策略．利用工业生产过程的实际数据，对现行的固定时间间隔停罐策略和弹性停罐策略两种方案进行了分析比较，证实了弹性停罐策略的有效性．     

基于实数编码遗传算法的发酵过程优化控制

针对谷氨酸发酵过程的复杂性,利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程的动态数学模型,并利用实数制编码的遗传算法,采用过程整体优化的思路,以发酵过程中糖转化为谷氨酸的转化率为优化目标对发酵过程的多个操作变量同时进行优化,得到各个操作变量的最优控制轨迹.考虑到发酵过程中流加操作的重要性,将流加操作开始和结束的时间作为控制变量进行了优化.与产酸率为优化目标的仿真结果比较表明,该方法使发酵过程转化率有很大提高,且产酸率也接近于后者的最优产酸率.     

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.      

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.     

青霉素发酵过程特点与控制对策

通过过程参数相关,模型化和在线辩识对青霉素发酵过程特点进行了研究,认为采用自适应控制可降低对模型精度的要求,是一个较为有效的控制方法。但对至今以人工经验为主的大多数发酵过程操作,模糊专家系统也是一种有效的控制方式。     

考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法

提出了考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法.该算法根据复杂产品具有树状工艺结构的特点,对非批处理设备上的工序采用已有的优先级、调度长路径和长用时策略调度;对批处理设备上的工序,综合考虑先行工序和后续工序的加工时间对批处理的影响,当被等待工序非批处理延迟时间大于批处理时批处理工序的后续工序加工时间之差时,等待工序与被等待工序一同批处理.通过采用批处理判断策略、提前最大化策略以及并行最大化策略使批处理调度结果更合理.理论分析和实例证明,该算法可使批处理工序数为2的批综合调度结果更优,而且复杂度不超过二次多项式.
     

一种青霉素发酵过程补料优化的新方法

将青霉素发酵工艺与最优控制算法相结合，提出一种二步优化法优化青霉素发酵过程．用该方法得出的优化结果指导青霉素发酵工业生产实际过程取得了满意的效果，证明用本方法求得的优化结果可弥补生化过程动力学模型的一些不足，寻求出较适合工业生产实际的优化结果，     

考虑班次约束的Job Shop等量分批调度算法

为解决产品种类多、中小批量的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于等量分批方法的多目标柔性分批启发式调度算法。考虑了实际生产中的班次作息时间等约束,采用FIFS与EDD、SPT及OSPT策略相结合的多种分派规则,使得算法在优先调度空闲机床的情况下,根据不同的分派策略得出短批次优先、短订单优先、交货时间优先的三种调度结果,决策者可根据三种调度结果的性能选择最适合的调度方案。实例计算结果表明,该算法是高效、可行的。     

基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的发酵过程补料优化控制方法,并将该方法用于工业酵母发酵过程补料速率的优化控制。改进的MOPSO算法利用约束违反程度信息修正种群的学习进化公式,减缓了部分粒子在约束边界附近的飞行速度,提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进的MOPSO算法能够获得最优的补料轨迹,有效地实现了工业酵母发酵过程补料速率的多目标优化控制     

基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模

提出一种新型的动态网络———递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可用于发酵过程的优化控制。     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

微生物发酵乙醇浓度在线检测模型及其应用

利用半导体气敏传感器,结合气液平衡关系原理,提出了一种微生物发酵乙醇浓度在线检测模型的建立方法。该方法利用LM(Levenberg-Marquardt)算法对模型进行参数辨识,建立了液体乙醇浓度和测量电压信号两个物理量之间直观的非线性对数模型,并采用虚拟仪器技术实现了该模型算法。将模型应用于谷胱甘肽发酵中乙醇浓度的检测,实验与分析表明了该模型的有效性,检测绝对误差小于0.1%,重复性好,能够很好地满足微生物发酵工程应用需求。     

热连轧机轧制力成比例负荷分配的CLAD算法

为了实现热连轧精轧机组负荷分配的在线优化设定,提出一种轧制力成比例负荷分配的新算法CLAD算法(change load ratio by adjusting draft).其要点是通过调整压下量的偏差来使当前轧制力与目标轧制力的偏差最小化.根据轧制力成比例原则建立非线性方程组,结合假设条件,将系数矩阵简化为对角阵,经数学推导给出了新算法的迭代公式和收敛条件.提出一种经验插值法确定初始值,使得负荷分配迭代计算能快速收敛.对宝钢典型轧制案例的模拟计算验证了新算法具有计算速度快、收敛性好等优点,可用于在线计算.     

具有维修时间的两台平行机在线排序

在排序问题中,机器可能出现故障或其他原因而需要维修,因此,在加工工件时把维修时间考虑进去是很必要的.对机器维修时间完全重合、可中断的两台平行机排序问题,本文考虑它的在线情形.通过分析不同情形,给出其任意在线算法竞争比的下界为2,并给出一个最好可能的在线算法.     

具有预约到达时间的平行机在线排序问题研究

以现代服务业预定系统中的实际问题为背景,研究了一类具有预约到达时间和最迟完工时间的在线排序问题;论证了两台机器时该问题的在线算法竞争比下界为2;在传统在线排序算法的基础上提出了针对该问题的在线贪婪算法,并分析了该算法的竞争比.