具有零等待的不确定性flow shop调度问题

针对实际的生产环境中存在的数据模糊、不确定的情况,采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性,在模糊规划理论的基础上,建立了处于时间不确定条件下的具体零等待的flow shop模糊调度问题的模型,通过模糊截集的方法将其进行了转化.并在模糊运算的基础上,借鉴自然界生物免疫系统的概念和机理,提出了解决此类调度问题的模糊免疫调度算法.通过仿真试验,表明了该模型所有效性和算法的较好的收敛效率.     

模糊生产系统中的Flexible Job-Shop调度模型

引入柔性生产系统下的调度过程中存在的不确定性问题，接着对存在模糊处理时间和模糊操作间隔的柔性工作车间调度问题进行描述，并给出基于模糊逻辑和遗传优化的调度模型，最后通过实例验证模型的有效性。     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

不确定条件下的含存储时间有限的FlwoShop生产调度

针对企业中的不确定性因素 ,研究了不确定条件下的 Flow Shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的模糊处理时间下的含存储时间有限型中间储罐的 Flow Shop的调度模型 ,将“中间值最大隶属度”算法从线性推广到非线性的调度模型中来 ,将模糊的优化问题转换为普通的优化问题 ,最后结合模拟退火算法 ( SA)进行优化求解 ,仿真结果证明了采用该算法的可行性     

面向定单的连续生产过程动态调度方法

用模糊数描述生产调度问题中定单完成期、处理率、处理时间等因素的不确定性，建立连续生产过程中定单变化引起的动态调度问题的模糊优化数学模型，通过求解这个模型，能够实现在生产线的生产能力，存储设备的存储能力和定单的完成范围等约束条件下的动态调度。仿真结果表明模型的有效性和合理性，不仅能满足客户的需求，而且使企业获得最大的利润。     

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。     

解决中间存储时间受限的间歇式调度问题的算法

生产调度问题是企业生产过程中的重要组成部分,合理、有效的调度方案尤其对提高间歇过程的生产效率和经济效益具有重要的意义.针对中间存储时间受限的间歇式调度问题,考虑了它本身具有的特殊性,提出了不同的约束条件,建立了相应的数学模型,并且结合基于生物免疫体系理论的智能方法———免疫算法的特点,提出了解决此类问题的免疫调度算法.通过仿真试验,表明了模型的有效性和算法的可行性.     

基于内分泌激素调节机制的免疫算法的Flowshop调度问题

针对不确定条件下具有零等待的Flowshop调度问题,采用三角模糊数来描述不确定的产品处理时间,在模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型,通过中间值最大隶属度算法,将原来的模糊调度模型转化为单目标的规划模型;并基于内分泌激素调节规律,利用内分泌系统与免疫系统之间密切的双向调节关系,提出了一种新颖的解决此类问题的自适应内分泌免疫调度算法.仿真实例表明,该算法的收敛速度和搜索精度均明显优于改进的免疫算法,表明该算法的有效性和优越性.     

基于模糊交货期的单件制造业准时化生产计划

通过建立具有不同类型模糊交货期的准时化生产计划模型,将以往确定性准时化生产计划问题扩展到模糊不确定性准时化生产计划,并提出了适合于单件制造业准时化生产的生产计划算法,从而使理论研究更符合于生产实际．最后给出计算例子     

不确定条件下卫星鲁棒性调度问题

在对地观测卫星调度过程中，存在着很多不确定性因素，其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖不确定性的卫星调度问题，借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想，提出了一种基于邻域的鲁棒性指标，用于衡量卫星调度方案的鲁棒性。在此基础上，建立了卫星鲁棒性调度的CSP模型，设计了基于分级优化策略的随机变邻域禁忌搜索算法。实例研究表明，本文提出的模型和求解算法能够在保证调度方案性能的基础上，获得鲁棒性强的调度方案。     

Scheduling of Development Projects with Uncertain Iterations

1. INTRoDUCTIONWith concurrent engineering principles widely used to cut short lead take resulting in tightly coupled tasks,the delay of a single task may have a domino effect on subsequent tasks and on other projects sharing designersand/or resources. Generating good and robust schedules and reducing the adverse consequences of risks arethus becoming critical [11.After the introduction of network scheduling techniques of PERT and CPM for project planning withoutconsidering the resource…     

带有交货期窗口模糊加工时间的Flow-shop调度问题

研究了处理时间不确定且具有不同交货期窗口F low-shop的提前/拖期调度问题。采用三角模糊数表示不确定性信息,运用模糊数的加法和取大运算建立了问题的模糊规划模型。通过“Lee-L i”法转化为精确的目标,采用遗传算法寻优。仿真实验验证了算法的有效性。     

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.     

基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.     

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。     

不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。