基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.     

面向船体曲面分段建造的空间调度方法

针对船体曲面分段生产调度复杂且具有时空耦合特性,提出船体曲面分段建造动态空间调度方法,建立动态空间调度流程.根据船舶建造分段搭载网络计划图,确定曲面分段建造开始时间和结束时间,并利用空域思想确定船体分段在工作平台上的空间位置;考虑到系统干扰和不确定因素的存在,提出了自适应时空调整策略.最后,以上海某造船厂曲面加工车间分段制造数据为例进行了验证.结果表明,所提出的调度方法能有效地提高船舶生产效率和空间利用率.     

基于B／S的大型单件小批制造企业车间库物流配送系统的设计和实现

针对单件小批制造企业的特点,对其车间库配送系统流程、策略以及应用方面的研究,并且适宜的应用,同时结合无线条码技术,开发出一套实用的车间库物流配送系统软件。     

水泥熟料分段烧成模拟分析

通过建立新型干法水泥回转窑烧成带温度计算的数学模型,计算出两种不同水泥窑型的烧成带温度,分析了两种不同窑型的温度分布,进而提出熟料分段烧成的理想化模型。研究发现：短窑在过渡带具有普通窑型约8倍的温度梯度,但是在烧成带两者几乎没有温度变化,而分段烧成依然有15℃的升温,因此分段烧成具有良好的熟料反应温度环境,有利于熟料质量的提高。     

基于改进遗传算法的车间布局重构

以车间设备的多行布局为研究对象,建立以设备序列和间距为决策变量、以最小化车间物流总费用为目标的车间布局重构数学模型.采用遗传算法进行求解,对染色体编码和遗传算子进行了改进.结合某凸轮轴加工车间实例,剖析该车间现有布局存在的问题以及重构的必要性,比较布局重构前后的物流费用,验证了车间布局重构数学模型和改进遗传算法的有效性.     

烧成助剂的添加对电瓷机械性能的影响

烧成助剂的添加,直接影响了电瓷的晶相、玻璃相、气孔等物相构成,进而影响了其机械性能.本文在电瓷坯料中,分别外加质量分数2%的ZnO,TiO_2,ZrSiO_4粉末,然后分别球磨、脱水、真空练泥、挤制试条、与产品同时在工业窑炉中烧成.测得试条的抗弯强度,利用扫描电子显微镜观测其显微形貌,X射线衍射仪测定其物相.结果表明:烧成助剂的添加可使试条的抗折强度显著提高;样品的孔隙率减少,致密度有所提高,一次莫来石量明显减少,而二次莫来石较发育且多呈相互交织状,可见少量的石英和方石英相.     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

基于遗传算法的数据挖掘方法及应用

车间作业调度问题的研究不仅具有重大的现实意义,而且具有深远的理论意义.该文采用数据挖掘算法从大量的车间作业调度中抽取一些有价值的信息或知识,然后应用这些知识来辅助车间作业调度.该研究的目的就是应用数据挖掘算法从车间作业调度最优方案(基于遗传算法的求解结果)中抽取出最优调度方案的一些模式知识,然后基于这些模式知识发展一些规则集来辅助车间作业调度.这些规则可以看作是隐含在车间作业调度最优方案中的事先未知的潜在有用的信息,根据这些规则可以产生比简单指派更好的车间作业调度方案.最后的数据实例表明本文方法无论在调度质量还是在计算速度上都具有非常好的性能.图3,表4,参15.     

加工时间服从几何分布的流水车间随机排序问题

为了解决使最长加工时间的数学期望最小、工件的加工时间服从几何分布的两阶段流水车间随机调度问题,采用理论分析的方法,分别研究了两阶段静态随机流水车间和动态随机流水车间工件的最优加工顺序.结果表明:在工件的到达时间均为0的两阶段静态随机流水车间、工件的到达时间不一致的两阶段动态随机流水车间两种情况下,由给出的优先规则的不可中断静态优先策略和不可中断动态优先策略是确定使最长加工时间最小的优先策略,并对算法的最优性进行了证明.该成果对正规目标函数的流水车间随机排序问题的解决具有一定的参考价值和指导意义.     

小生境免疫算法解决作业车间调度问题

针对免疫算法在解决组合排序问题时一般表现不佳的问题,采用多克隆算子以及独特的浓度控制机制形成具有增强搜索能力的新型免疫算法。多克隆算子与遗传算法中的交叉算子近似,它拓宽了普通免疫算法仅凭高变异方式形成的狭窄搜索空间;基于小生境的浓度控制机制借鉴生物学上的小生境概念,通过相似个体群中选择概率的不均衡分配有效避免算法掉入局部陷阱。所构造的小生境免疫算法在对多个作业车间调度算例的仿真过程中体现了较好的效果。