基于准时制的时间成本双目标作业调度优化

提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法，该方法采用Giffler-Thompson启发式调度算法产生活动的调度，基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级，在启发式调度算法产生的冲突集合中，根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序，混合遗传运算在全全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体，同时，在GifflerThompson的启发式算法中，采用了反向调度的策略，即从工件的交货期开始，先安排最后一道生产工序，然后依次安排前一道生产工序，直到工件的第一道工序调度完毕，形成一个完整的调度方案，在算法中，不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划，而且考虑了库存费用和加工费用，设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数，算例结果表明该方法是可行的。     

客户驱动的硫化车间非合作博弈生产调度研究

以客户利益为核心,建立客户驱动的非合作博弈的硫化车间多目标调度模型,将制造任务、硫化机映射到博弈模型中,将客户订单的完工时间和硫化成本组合形成收益函数,将模型的求解转化为对Nash均衡点的求解,设计遗传算法对非合作博弈模型的Nash均衡点进行有效求解,通过求解结果验证模型的正确性。     

烧成温度和锆英石对轻骨料镁尖晶石材料性能和显微结构的影响

以方镁石-尖晶石微孔陶瓷骨料、电熔镁砂、电熔尖晶石、α-Al2O3微粉等为原料,制备含轻骨料镁尖晶石材料,研究了烧成温度和锆英石加入量对试样性能和显微结构的影响.结果表明,随着烧成温度的升高,试样 的致密化程度逐步提高;试样强度先增大后减小, 在1600℃时达到最大值.在1600℃热处理下,随着w(ZrSiO4)的增加,试样的体积密度增大,显气孔率变小,试样力学强度在w(ZrSiO4)为4 %时达到最大值.w(ZrSiO4)为4%的试样整体显微结构致密,固相直接结合程度提高;并且方镁石和尖晶石晶粒的晶粒尺寸粗大,晶粒发育比较完整.     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

理念入脑入心安全精益求精

巴陵石化供销部践行“强势安全、技能安全、精细安全”的理念,打造特色安全文化,近两年连续4次获得巴陵石化“安全生产流动杯”奖;连续2次被评为公司安全生产先进单位,连续2年在集团公司安全环保大检查中实现检查讲评“零问题”。其下属的化工车间,是安全文化建设的一个缩影。     

求解零等待流水线调度问题的离散磷虾群算法

针对最小化最大完工时间零等待流水车间调度问题，设计了一种离散磷虾群优化算法进行求解。根据优化问题特性，定义了算法中虚拟食物的计算方法，规定了虚拟食物影响下磷虾个体之间的交叉规则；提出了个体间的距离计算方式，从而可以界定邻域范围实现个体信息交流；进一步采用交换、逆序、插入等策略来提高算法的局部搜索能力，同时借助多种初始化策略来提高初始种群的质量和多样性。通过典型算例的仿真测试和对比，验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。     

一般作业车间零件排序方法研究

一般作业车间(jobshop)中的零件排序问题是生产作业计划安排与调度中的重要内容之一，业已证明，这类问题属于NP难题，不存在有效的解析解。本文针对一般作业车间的具体情况，考虑到零件在工序间的批移动方式，提出了平行顺序移动方式下以极小化零件生产周期为目标的启发式方法，并设计了相应的计算机程序，它可以方便地进行作业计划安排，对于实际生产作业计划与调度具有重要意义。     

保证产品检验质量，班组的管理是关键

电装工序检验组,主要是负责对生产车间电装、元件、浸灌、印制、电测等多项工序产品的质量进行检验把关。