可重构制造系统的车间作业调度策略

提出了一种实用的分层调度策略 ,通过对制造系统组织的重构 ,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的次优调度方案 .该策略分 3个阶段 :首先 ,采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案 ,该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题 ,通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型 ;然后 ,对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元 ,旨在使制造单元内的生产设备间物流传送 (由自动导航小车承担 )费用最小 ;最后 ,通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案 .通过数值仿真分析 ,该策略能针对快速变化的产品需求 ,有效地重构生产制造系统 ,产生次优的调度方案 .     

获得爬升约束机组组合问题可行解的新的系统方法

根据具有爬升约束机组组合可行的充分必要条件,在Lagrangian松弛方法的框架下,给出了一种获得具有爬升约束的机组组合问题可行解的重新寻经的新的系统方法.当利用充分必要条件判断对偶机组组合不可行时,则利用对偶解的信息重新选择非爬升约束机组的动态规划的路径,即调整它们的启停序列,使之满足充分必要条件,最后以此解决经济分配问题.该方法可使爬升约束机组重新参与经济分配,因而扩大了获得可行解的范围,改善了可行解的经济性.对2个分别具有5台和10台机组的电力系统的测试结果表明,所提方法是有效的,利用它可扩大获得可行解的范围,改善可行解的经济性.     

Process Planning and Scheduling Integration in an Open Manufacturing Environment

New open manufacturing environments have been proposed aiming at realizing more flexible distributed manufacturing paradigms, which can deal with not only dynamic changes in volume and variety of products, but also changes of machining equipments, dispersals of processing locations, and also with unscheduled disruptions. This research is to develop an integrated process planning and scheduling system, which is suited to this open, dynamic,distributed manufacturing environment. Multi-agent system (MAS) approaches are used for integration of manufacturing processing planning and scheduling in an open distributed manufacturing environment, in which process planning can be adjusted dynamically and manufacturing resources can increase/decrease according to the requirements. One kind of multi-level dynamic negotiated approaches to process planning and scheduling is presented for the integration of manufacturing process planning and scheduling.     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

基于拉格朗日下界求解的炼钢-连铸生产调度方法

为提高炼钢-连铸生产效率,以加权总完工时间、作业等待惩罚总和最小化为目标,基于时间索引建立数学规划模型。在证明原问题、松弛问题、对偶问题三者最优解关系基础上,将机器容量约束松弛到目标函数中,运用次梯度算法求原问题下界,得到各炉次的开始时间序列。为消除松弛解中的有向环,采用融入启发式规则的列表调度,按照机器可用性优先原则,将炉次均衡地指派到各个加工机器上。利用GAMS/Cplex软件对18个调度算例进行测试运算,结果表明以较少的计算代价可以得到令人满意的近优解,因此本文提出的基于拉格朗日下界求解的方法对炼钢-连铸生产调度问题是可行的和有效的。     

采用实时生产信息的单元制造任务动态调度方法

运用无线射频技术来实现对制造单元加工现场实时生产信息的动态获取,并针对制造单元生产过程中常发生的新任务加入、设备损坏和交货期更改的不确定性事件,以制造任务最短完工时间为调度目标,建立了单元制造任务的动态调度模型,通过引入爬山搜索方法构建了混合遗传算法,实现了对该模型的有效解算.混合遗传算法的进化操作由选择、交叉、变异与爬山进化算子组成,可有效地提高算法的收敛速度,在开发的采用实时生产信息的单元制造任务动态调度系统上进行了调度案例验证,结果表明,所提出的方法可以有效地解决不确定性事件的单元制造任务的动态调度问题,从而提高了调度方案与制造单元实际生产需求的一致性.     

柔性制造系统的合作博弈调度

有多个加工和装配设备的柔性制造系统的生产包括零部件的加工和产品的装配过程.为适应敏捷制造,此系统需要有效的实时生产调度.文中就此提出了一种调度方法,首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的Agent,然后应用合作博弈理论,根据各Agent的重要性和装配约束获得Agent的排序,依此顺序在机器上按照规则进行生产安排,能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对所提出的算法进行了验证.     

多传感器数据融合系统结构设计规范研究

为了提高多传感器数据融合系统的重用性,从软件开发系统工程的观点出发,提出一个数据融合系统结构设计的标准方法与步骤,采用UML对数据融合系统体系结构设计进行描述,并用着色Petri网对融合系统的信息流进行动态分析.以此为基础的结构设计,大大提高了系统的通用性,增强了系统设计人员之间以及设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的,为多传感器数据融合系统的设计提供了一个具有参考价值的设计框架.     

复杂工程施工系统资源优化模型及其应用

对于复杂工程施工系统，工期一定、资源均衡的资源进度计划是需要解决的一个重要且有相当难度的问题．首先利用程序实现了在工程实践中运用的两种经典模型，即削峰填谷模型和最小方差模型，并对比分析了各自的特点；然后引入近年发展起来的遗传算法模型，并加以改进实现．最后将三种模型应用到某大型水电站地下洞室群施工系统资源优化中，获得了各自的仿真优化计算结果．通过比较分析可知，遗传算法模型相对最优，能够很好地满足实际的施工需要。同时也为此类问题的模型选择提供了依据．     

Event-driven Dynamic and Intelligent Scheduling for Agile Manufacturing Based on Immune Mechanism and Expert System

Based on the biological immune concept, immune response mechanism and expert system, a dynamic and intelligent scheduling model toward the disturbance of the production such as machine fault, task insert and cancel etc. is proposed. The antibody generation method based on the sequence constraints and the coding rule of antibody for the machining procedure is also presented. Using the heuristic antibody generation method based on the physiology immune mechanism, the validity of the scheduling optimization is improved, and based on the immune and expert system under the event-driven constraints, not only Job-shop scheduling problem with multi-objective can be solved, but also the disturbance of the production be handled rapidly. A case of the job-shop scheduling is studied and dynamic optimal solutions with multi-objective function for agile manufacturing are obtained in this paper. And the event-driven dynamic rescheduling result is compared with right-shift rescheduling and total rescheduling.     

一种获得电力系统发电调度可行解的系统方法

用拉格朗日松弛法解电力系统发电调度问题时,针对对偶解的不可行问题,提供了一种重新寻径的系统方法,利用解一般火电机组子问题时产生的中间结果,重新选择动态规划的路径,以调整机组的启停序列,然后对发电功率进行经济分配,并得到了可行解。对１０个机组组成的系统进行测试,表明这种方法的效率高,可以得到高质量的可行解,而且简单易行,避免了原启发式方法需考虑的多种复杂情况３。     

动态柔性制造系统仿真平台

针对通常柔性制造系统（FMS）仿真方法在体现制造系统动态变化特性方面的不足，开发了一种FMS的可视化、分布工仿真平台。该平台模拟真实FMS的运行，较好地体现了离散事件动态系统的特性，可以作为调度、控制算法的测试平台。作为示例，在该平台上成功地实现了一种基于遗传算法的FMS动态调度算法，解决了FMS实时运行中各种突发事件下的再调度问题。     

基于目标层解分析方法的重水潜器多学科设计优化

采用一种新型的多学科设计方法———目标解析分流法进行重水潜器的概念设计。首先利用半经验法建立重水潜器的集成系统模型,并进行目标层解分析（ATC）优化模型;再应用增广拉格朗日惩罚函数松弛化方法,通过改进内外层嵌套式求解策略,减少内层循环病态子问题的求解计算时间,在内层循环得到收敛的同时,外层循环更新惩罚权重来获得可行解;随后改变惩罚函数权重,对比分析各种惩罚函数对求解效率的影响。由实验可得,应用增广拉格朗日惩罚函数松弛化求解的方法,保持计算精度的同时也提高了计算效率。最终获得的系统最优解与多维的一次设计优化问题所得到的最优解非常接近,证明了多学科设计优化能充分利用不同学科之间的相互作用所产生的协同效应,从而获得系统整体的最优解。     

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。     

A TQCS-based Scheduling Approach for Manufacturing Grid

IntroductionsIn 2000, Ian Foster refined the definition [1] of Grid as“resource sharing and coordinated problem solving indynamic, multi institutional virtual organizations”. WithOGSA (Open Grid Service Architecture) [2] as its systemframework, OGSI (Open Grid Services Infrastructure) [3]as its implement mechanism and GT3 ( GlobusToolkit3.0) [4] as its development software, Grid is nowbecoming a newparadigm for solvinglarge scale distributedresource …     

基于演化博弈的敏捷车间单元动态调度

为了满足现代制造业的敏捷性要求,面向敏捷车间的单元动态调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间单元动态调度框架。基于文献述评,提出自上至下以及自下至上相结合的单元动态调度思想,分析单元动态调度的内涵及特征,建立融入模糊理论的单元动态调度综合满意度函数。考虑敏捷车间中Agent的有限理性以及决策支持信息的不完全不完美性,运用演化博弈论,给出Agent的资源优选演化稳定策略解释。接着,利用协同演化遗传算法求得面向多项工作任务的车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间单元动态调度的最满意决策。最后提供陕西装备制造业的调度实例,验证了上述调度方法的有效性及可行性。     

一种机组优化启停的新型启发式方法

提出了一种机组优化启停的新型启发式方法。首先利用动态规划法求出计算负荷下各个待开机组的最优启停状态及组应的启停费用,将效率最高的机组投入运行,然后用拉格朗日松驰法进行了最优经济分配。     

遗传算法在柔性动态调度中的应用

采用一种实用的柔性制造系统（FMS）在线动态调度方案 ,以对车间生产环境的变化作出及时反应,建立了零件的可变工艺路径、包含AGV的FMS调度问题的模型,采用遗传算法（GA）以任意始点的任务集为背景同时调度机器和自动引导小车（AGV）。研究由若干台加工中心（WS）和AGV组成的FMS的调度问题,论述了综合事件机制及时间机制优点的动态调度机制,通过被修订的工序集与所有剩余工序形成交集,来识别需要被修订的工序集。这种重调度方式减少了人为的干预,允许按环境改变而对方案作出修订,因此可以在实时条件下工作。     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。