面向定单交货期窗的连续生产过程生产调度

针对连续工业生产过程中的调度,把各个订单的交货期考虑为一个连续时间窗,并根据订单交货期的约束,把一段连续的生产时间进行离散化,在允许拖期交货的情况下,建立面向订单交货期窗约束的连续过程生产调度数学模型,使企业的生产不仅满足订单需求量和交货期的要求,而且使企业在生产中获得最大的生产利润;对各个时间段的设备生产率进行实数编码,采用遗传算法对模型进行优化求解,并讨论了拖期惩罚系数的选择对调度结果的影响.仿真结果表明,所提出的模型具有可行性和有效性.     

不确定性条件下的生产调度

综述了不确定性条件下生产调度的确定现状,分析了生产调度过程中所存在的各种不确定性,阐述了不确定性的分类,不确定性的数学描述,不确定性生产调度的数学模型,各种调度方法,处理不确定性生产调度的优化方法等,指出了解决不确定性生产调度的有关途径,并对存在不确定条件下生产调度的进一步的研究内容作了展望。     

基于改进遗传算法的多产品连续化工过程生产调度

多产品连续化工过程的生产调度具有组合和连续的生产特性，因此它的调度模型可归结为一混合整数非线性规划问题（ＭＩＮＬＰ）。对这一问题的求解，采用了改进的遗传算法，提出了几种多样性保护算子，从而可防止传统遗传算法易提前收敛问题。所提出的算法被应用于三个产品生产的例子，并与文献所给的结果进行比较，说明了该算法的有效性。     

用GA算法解不确定条件下Job Shop的提前/拖期调度问题

研究了具有公共交货期窗口的 Job Shop的提前 /拖期调度问题 ,并考虑了处理时间的不确定性 ,采用三角模糊数表示不确定性信息 ,提出了基于遗传算法的优化方法并以仿真实验验证了算法的有效性     

不确定条件下单阶段多产品批处理过程的调度

讨论了不确定条件下的单阶段多产品批处理过程，基于模糊理论建立了加工时间不确定和顺序相关建立时间不确定的调度模型。这里引用“中间值最大隶属度”算法将模糊的优化问题转换为普通的优化问题，然后结合遗传算法进行优化求解。最后仿真结果表明了所建模型及算法的有效性。     

不确定条件下的零等待Flow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下,含零等待模块的模糊Flowshop生产调度问题;采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,用零等待策略对加工过程进行约束,建立了基于模糊规划理论的零等待Flowshop调度模型,通过中间值最大隶属度的方法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型;最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化,制定了适用于实际排产过程中的GANTT图,仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。     

不确定条件下的零等待F1ow shop生产调度问题

研究了处理时间不确定条件下，含零等待模块的模糊Flow shop生产调度问题；采用三角模糊数描述处理时间的不确定性，用零等待策略对加工过程进行约束，建立了基于模糊规划理论的零等待Flow shop调度模型，通过中间值最大隶属度的方法，将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型；最后应用改进的模拟退火算法对模型进行仿真优化，制定了适用于实际排产过程中的GANTT图，仿真结果说明了调度模型的正确性和改进算法的有效性。     

连续生产过程的最速生产调度

研究了一类有固定生产任务的连续生产过程最早完工指标调度问题，通过对最早守工指标和约束的分析，将该问题转换为线性规划问题；继而给出基于线性规划的简化调度方法及其在应用中出现“负生产”时的求解方法，仿真算例表明，该方法是有效的。     

间歇化工过程生产调度系统优化的新算法

简述了间歇化工过程领域中化工系统工程的研究课题。提出了间歇化工过程生产调度优化问题的一个新算法──遗传算法。     

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.     

不确定性条件下存储时间有限型Flow Shop问题的提前/拖期调度研究

研究了具有不同交货期窗口的Flowshop提前／拖期调度问题,并考虑处理时间的不确定性以及存储时间的有限性,在模糊规划理论基础上,建立了带有提前／拖期的存储时间有限型Flowshop的调度模型,通过中间值最大隶属度算法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型,并应用了遗传算法进行优化求解。仿真实验验证了算法的有效性。     

炼钢─连铸最优浇次（CAST）计划

研究钢铁厂ＣＩＭＳ中炼钢－连铸计划与调度中的浇次计划编制方法，建立了最优浇次计划的０－１整数规划模型，提出了求解这一带约束的０－１规划模型的遗传算法的构造和求解方法，用实际数据仿真计算结果表明，所建立的模型和求解方法是有效的     

多订单项目生产任务并行调度的遗传算法研究

在MTO(Make to Order)生产模式的制造企业中,经常存在多订单项目并行的情况。以满足资源约束为前提,优化多订单项目生产任务并行调度过程,成为该类企业关心的焦点问题。针对这一问题,根据任务并行调度的特点,建立了任务调度的目标函数,并采用一种改进了的遗传算法求解目标函数。该遗传算法用矩阵式染色体表示资源与生产任务之间的调度关系,采用突变机制来解决进化过程停滞问题,提高算法的搜索能力,并保留父代种群的优秀染色体,防止遗传过程中祖代优秀染色体丢失。     

带有交货期时间窗的生产与维护联合调度优化

为探讨拉式生产环境下设备故障对准时交货的影响,建立了单设备预防性维护和生产调度联合优化模型.提出一种提前/拖期惩罚成本隶属度函数,同时选用简单维修和更换2种不同的维护方式,以具有交货期时间窗的提前/拖期惩罚成本与维护成本之和为优化目标,决策工件加工顺序和维护周期.提出一种新的算法LSA(LongestShortest Processing Time Based Algorithm),与遗传算法(GA)结合,采用GA-LSA对模型优化求解,与枚举算法和改进GA比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合优化分别与独立优化和单一维护方式联合优化方法进行对比,结果表明,相对其他2种方法,所提出的方法更加有效.     

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.     

单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.     

Improved Cross Entropy Algorithm for Steelmaking Continuous Casting Production Scheduling with Minimum Power Consumption

A matrix encoding scheme for the steelmaking continuous casting( SCC) production scheduling( SCCPS) problem and the corresponding decoding method are proposed. Based on it,a cross entropy( CE) method is adopted and an improved cross entropy( ICE) algorithm is proposed to solve the SCCPS problem to minimize total power consumption. To describe the distribution of the solution space of the CE method,a probability model is built and used to generate individuals by sampling and a probability updating mechanism is introduced to trace the promising samples. For the ICE algorithm,some samples are generated by the heuristic rules for the shortest makespan due to the relation between the makespan and the total power consumption,which can reduce the search space greatly. The optimal sample in each iteration is retained through a retention mechanism to ensure that the historical optimal sample is not lost so as to improve the efficiency and global convergence. A local search procedure is carried out on a part of better samples so as to improve the local exploitation capability of the ICE algorithm and get a better result. The parameter setting is investigated by the Taguchi method of design-of-experiment. A number of simulation experiments are implemented to validate the effectiveness of the ICE algorithm in solving the SCCPS problem and also the superiority of the ICE algorithm is verified through the comparison with the standard cross entropy( SCE) algorithm.