不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow 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，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

加工时间为连续随机变量的Job Shop调度问题

针对实际调度问题中存在的不确定现象,提出了加工时间服从正态分布、最大完成时间的期望值作为目标函数的随机Job Shop问题;然后提出了解决该问题的智能优化算法:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,利用遗传算法训练神经网络,将训练过的神经网络嵌入到另一遗传算法中,用该遗传算法来优化Job Shop调度问题;最后给出了仿真实验,通过仿真实验证明,该算法对于解决加工时间为随机变量的Job Shop调度问题是行之有效的。     

考虑行为特征的复杂流水线干扰管理调度方法

针对机器扰动和工件扰动并发工况下的混合无等待流水线(Hybrid No-Wait Flow Shop,HNWFS)调度问题,提出考虑客户主观行为因素的准时交货满意度度量方法和反映调度方案一致性水平的机器指派偏离度度量方法,以最小化加权完工时间和为初始调度目标,以最大化准时交货满意度和最小化机器指派偏离度为扰动修复目标,构建了兼顾初始调度目标和扰动修复目标的HNWFS干扰管理调度整数规划模型,设计了融合微粒群优化算法的全局快速寻优特点和变邻域搜索算法局部搜索能力极强优势的混合智能算法——PVPS算法。算例实验对比结果表明,PVPS算法具有较好的搜索精度和优化效率,验证了本文所提出的HNWFS干扰管理调度方法是有效的。     

考虑行为特征的复杂流水线干扰管理调度方法

针对机器扰动和工件扰动并发工况下的混合无等待流水线(Hybrid No-Wait Flow Shop,HNWFS)调度问题,提出考虑客户主观行为因素的准时交货满意度度量方法和反映调度方案一致性水平的机器指派偏离度度量方法,以最小化加权完工时间和为初始调度目标,以最大化准时交货满意度和最小化机器指派偏离度为扰动修复目标,构建了兼顾初始调度目标和扰动修复目标的HNWFS干扰管理调度整数规划模型,设计了融合微粒群优化算法的全局快速寻优特点和变邻域搜索算法局部搜索能力极强优势的混合智能算法——PVPS算法。算例实验对比结果表明,PVPS算法具有较好的搜索精度和优化效率,验证了本文所提出的HNWFS干扰管理调度方法是有效的。     

多工件族无缓冲混合Flow Shop问题的模型和算法构建

旨在研究并解决一类从集装箱混合装卸作业环境中提取的多工件族无缓冲混合Flow Shop问题. 针对该问题的多工件族、无缓冲、部分专用机、与机器和顺序相关的准备时间和作业时间等特点, 构建了问题的混合整数线性规划模型. 鉴于问题的NP-hard特性, 构造型的启发式算法被构建, 核心思想是基于提出的机器库存和配额等概念, 动态构建含有三元副的调度列表, 三元副表示与其一一对应的工件在3阶混合Flow Shop中的加工轨迹. 通过仿真实验、下界分析, 发现算法能获得好的近优解和低的计算成本. 更为重要的是, 算法尤其适合解决大规模的实际问题.     

炼钢-连铸生产优化重调度方法

炼钢-连铸生产过程中存在扰动,致使很多时候生产不能按原调度计划进行,需要进行重调度.重调度时存在正在生产的炉次计划,因此重调度问题比静态调度问题更具有复杂性.将具有相同精炼重数的炼钢-连铸生产重调度问题归结为一个复杂的混合Flow Shop调度问题,考实际生产约束,以最小化最大完成时间为目标建立了重调度模型,采用了启发式规则和遗传算法相结合的优化方法求解.利用实际生产数据对重调度方法进行了验证和分析,结果显示了重调度方法的有效性.     

用模糊调度系统求解动态Job Shop问题

研究工件加权拖期总和最小化的动态 Job Shop调度问题 .提出了一个模糊调度系统 ,用以动态地选取启发式调度规则以求解该问题 .特别地 ,该系统具有从模糊规则和以前经验中学习的能力 .各种不同条件下的仿真实验表明该模糊调度系统是有效的.     

模糊环境下应急系统多目标调度问题求解

为研究突发事件发生后的应急资源调度问题,考虑应急救援系统中应急时间呈不确定性的特征,采用模糊数来描述出救点到受灾点的出救所需时间,以最小化最大应急时间和出救点最少作为优化目标,构建模糊环境下具有多种资源和多个出救点的应急资源调度模型。基于该问题的指数复杂度,提出了基于Pareto的模拟退火算法(Pareto Simulated Annealing,PSA)对该多目标问题模型进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的合理性以及所提算法的有效性。     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

基于循环仿真的钢铁板坯库天车作业优化

板坯库天车作业对钢铁生产整体节奏和效率起到非常重要的作用, 天车作业的优化受到库位布局、工艺流程、作业干涉等多方面因素的影响, 优化过程具有随机性, 满意解的界定具有模糊性. 为了解决这一难题, 提出了循环仿真的方法, 通过原始仿真模型和改进仿真模型的循环转换和多档模糊评判寻求优化解, 采用Agent技术设计了板坯库的仿真物流对象, 定义了仿真事件和仿真逻辑. 通过对国内某大型钢厂的应用实例表明, 循环仿真的方法对钢铁板坯库天车作业优化具有较好的实用性.     

软计算求解并行多机成组工件调度问题

自从Zade将模糊理论引入求解组合优化问题以来，出现了很多基于模糊规则与智能优化算法相结合的软计算方法，文章尝试将这种方法用于解决并行多机成组工件flow-time问题，本问题中，设有n个工件计划在M台并行一致的机器上加工，这n个工作根据相似性分为b组，开始加工时，需要一个准备时间，当工件接续在同组工件之后加工时，不需要准备时间，反之，接续在不同组工件之后加工时，需要一个准备时间，本问题的目标是找到一个工件加工的调度顺序序列，使M台机器总的流水时间最小，在文章中，作者首次利用模糊规则量化结合遗传算法的软计算方法求解这类复杂的组合优化问题，最后给出计算实例及仿真结果。     

模糊优化问题中最优水平值的灰色综合评判方法

模糊优化问题的基本解法是根据最优水平截集的概念,将模糊优化转化为常规优化,再用常规优化方法求解,这种解法的关键是确定最优水平值．本文基于灰色理论,提出了模糊优化问题中最优水平值的灰色多层次综合评判模型,克服了一般综合评判法常常丢失信息的不足．实例表明,该模型计算简便、科学合理、可信性强,是确定模糊优化问题中最优水平值的一条新途.     

模糊作业车间调度中的提前/拖期问题的研究

首先介绍了现实作业车间调度中的模糊加工时间和模糊交货期问题,并阐述了模糊理论中有符号距离、区间数距离等相关概念;然后给出了以遗传算法为框架的基于有符号距离和区间数距离的作业车间调度模型以解决调度中的提前/拖期惩罚问题,并且通过实例验证了模型的可行性和有效性.     

Fuzzy EPQ inventory models with backorder

This paper considers the economic production quantity (EPQ) problem with backorder in which the setup cost, the holding cost and the backorder cost are characterized as fuzzy variables, respectively. Following expected value criterion and chance constrained criterion, a fuzzy expected value model (EVM) and a chance constrained programming (CCP) model are constructed. Then fuzzy simulations are employed to estimate the expected value of fuzzy variable and α-level minimal average cost. In order to solve the CCP model, a particle swarm optimization (PSO) algorithm based on the fuzzy simulation is designed. Finally, the effectiveness of PSO algorithm based on the fuzzy simulation is illustrated by a numerical example. This research is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 70471049.     

基于结构元理论的露天煤矿采剥计划模型

针对露天煤矿开采中年采剥量为模糊数的采剥计划优化问题,引入了模糊结构元理论,将动锥排除法获得的各个地质最优开采体的模糊采剥量用结构元表示,构建基于结构元的露天煤矿采剥计划模型.对某露天煤矿进行实证研究.结果表明:受市场供求关系及技术可行性等影响,该模型可同时得到模糊最佳生产量,可能的采剥顺序,可能的生产寿命及模糊总净现值的隶属函数解析表达,把模糊问题用精确的表达式表示,可为决策者提供更多的信息.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.     

基于遗传算法的模糊柔性工作车间调度优化

首先给出了模糊生产环境下柔性工作车间调度模型,然后以最小化最大完工时间为目标函数,提出了一种基于遗传算法的通用模糊调度算法。此算法针对解决柔性工作车间调度问题采用工序顺序偏码的局限性,设计了基于顺序和基于机器分配的编码方法并据此给出了相应的交叉变异操作。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。