基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。     

基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度，是柔性作业车间调度的扩展，它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比，它还能够处理非精确指标要求问题，并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化，提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA），以加快收敛速度，避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法，定义了群体平均差及熵，用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率，该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优，而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明，该算法可行，并减少了迭代次数。     

基于工作流技术的作业车间调度研究

分析了作业车间调度的问题模型 ,提出了采用工作流技术来描述复杂的车间调度问题 ,给出了车间调度的作业、资源和过程的工作流模型 ,并给出了作业车间调度的工作流管理系统框架 ,然后从系统结构、功能及实现机制方面分析了工作流管理系统如何动态地实现作业任务和生产资源的动态匹配的工作机理 ,提出了基于时间和事件触发的动态任务调度模式 ,并重点介绍了工作流引擎的决策机制。结合实例 ,给出了一个 6× 6作业车间调度的工作流模型和调度仿真结果。结果表明 ,本文提出的工作流建模方法模型清晰简单 ,求解速度快 ,为解决车间系统的调度提供了一条新的有效途径     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题(英文)

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP-hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序由一个机床集合中的任意一台加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法 ,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复过程 ,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度问题是有效的。     

一种基于改进遗传算法的组合加工约束混流车间调度方法（英文）

具有组合加工约束的柔性作业车间调度问题是混流生产线中常见的任务排产问题。然而,传统车间调度方法均未将组合加工约束考虑进调度模型中,无法满足混线生产模式的现实情况。针对这一问题,分析了混流生产线的工艺状态模型。在此基础上,基于传统柔性作业车间调度问题,建立了具有组合加工约束的混线车间调度问题的数学模型。然后,针对组合加工约束,提出了一种改进的多段编码、交叉、变异的遗传算法。最后,将该算法应用于某航空航天研究所导弹结构件生产车间,验证了该方法的可行性和有效性。     

节拍合同网协议及其在作业车间AGV调度的应用

Agent技术为制造系统建模提供有了一种有效的方法，并在制造作业车间调度中得到广泛应用。Agent在基于合同网协议的作业车间AGV调度中，存在协商频繁和投标并发操作问题。为了提高合同网协议的工作效率，本文将协议进行简化，提出了一种基于节拍的改进合同网协议。该协议通过节拍有序地处理投标，并利用阈值策略，对竞标报价做出限定。最后，通过基于多Agent的作业车间AGV调度仿真实例验证了基于节拍的改进合同网协议的效果。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义。首先,针对此问题,建立了有AGV约束的柔性作业车间调度数学模型。其次,提出一种多段式编码,可以使得一些对进化没有帮助的基因直接被淘汰掉;提出一种分阶段的自适应交叉和变异概率公式及多种群进化机制以实现快速收敛及全局优化的效果。最后,仿真实例验证了本文提出算法的有效性和可行性。     

作业车间动态调度研究

系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。     

分布式实时系统中的多Agent调度

以机场航班运营管理系统(flight operation and management system，FOMS)为应用背景，对分布式实时系统中的Agent调度算法进行探讨。在分析实时系统特点的基础上，结合具有定时事件序列特征的FOMS，对定时事件序列进行了形式化描述，建立了分布式实时多Agent。系统的结构模型，并对其结构特点、系统负载能力和常用的Agent实时调度算法分别进行了分析与论述。为解决分布式实时系统中多Agent调度与迁移过程中实时任务处理不问断性和通信可靠性问题，本文提出了事件处理的分级调度策略和多Agent调度的迁移与定位同步算法(Synchronization of agent moving and locating，SAML)，并对其实现机理以及Agent djrectory和Agent scheduler的中介服务在实现SAML中的作用进行了介绍。最后分别对采用SAML和异步迁移算法时事务处理的实时特性作了分析比较。     

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

基于工件表达法的遗传算法在车间作业计划中的应用

针对车间作业计划领域的实际情况，本文提出了一种简单快捷的遗传算法编码方式——基于工件表达法，详细讨论了其算法设计及其实现原理。通过基于该编码方式的遗传算法在车间作业计划优化中的应用实例与其他算法结果的比较，证明该编码方式简捷、实用、有效。     

多目标柔性作业车间调度的集成算子遗传算法

柔性作业车间调度（FJSP）中，在将任务按顺序分配到各机床前，首先要为任务选择加工机床。为求解多目标FJSP，本文在分析该问题特点的基础上，提出了一种面向甘特图的串编码（GORS）及相应的的遗传算法算子的基本操作，提出了集成算子遗传算法，并给出了其具体实现。文献算例的实验及与国际最近研究成果比较表明。该算法减小了目标参数值即生产周期、最大机床负载和总的机床负载。     

任务耗时不确定的飞机过站保障车辆调度

针对多架飞机多个保障作业的保障车辆调度,考虑作业任务耗时的不确定性,构造递阶式染色体编码结构的单亲遗传算法。该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性。设计了基于车辆可调度能力空间概念的染色体解码方法;采用基于适应值的轮盘赌选择策略控制进化方向,并引入均衡算子来提高车辆资源的使用率。通过试验验证算法的有效性。结果表明,所给算法可以提高保障车辆资源的利用效率,同时减少保障花费。     

基于粗集的调度Agent知识库建模研究

首先通过相识集、招标集、投标集和中标者的概念，描述了车间调度系统中的调度Agent与资源Agent间任务分配的招投标关系；运用粗集理论，基于任务的属性和资源Agent完全任务的成本、质量、负荷和时间等属性构造决策表；在分析了决策表的特征基础上，生成调度规则集，即调度知识库；最后给出车间调度Agent的调度过程算法。     

一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PMOPSO).该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择.在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息.采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整.针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现.最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性.     

基于生产成本的作业调度

提出了一个基于净现值的调度指标，该指标充分考虑到影响调度决策的各项费用．如在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资、工件提前或拖期完工造成的损失等。然后以遗传算法为工具，研究了作业调度问题，设计了一种很实用的算法。该算法采用基于工序的编码方法把调度编码成染色体，并通过遗传操作来搜索最佳染色体。解码算法根据工序在染色体中的次序和最短加工时间一紧迫度规则得到调度。仿真结果表明该方法是可行的。并有一定的优越性。     

绿色作业车间机器与AGV的集成调度研究

针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于协同决策的多航站楼停机位实时分配算法

针对多航站楼机场停机位实时指派问题,提出了基于协同决策并考虑航空公司时隙交换公平性的机位实时指派算法。该算法将多航站楼资源的可共享性考虑到指派算法中,以最小延误费用原则为约束,采用混合集合规划进行指派模型的建立与求解。该算法在保证多航站楼停机位资源有效共享的前提下,充分实现了航空公司时隙交换的公平性,并且使延误引起的多方成本最小化。算例说明:本文提出的算法可以有效解决多航站楼的机位实时分配问题。     

无人直升机目标定位系统设计

为了提高无人直升机在自主飞行作业时的精确性,本文设计了一套获取无人直升机相对于任务目标飞行状态的测量系统。该系统采用机载激光雷达对无人直升机周围环境进行扫描建模,使用STM32作为微控制器设计硬件电路实现系统功能。提出一种针对性算法,对扫描范围内的环境数据进行处理与分析并解算出飞行状态。此外,还使用Labview进行上位机软件的开发,可以实时显示该系统测量得到的状态结果。实际测试结果表明,该系统可以准确获取无人直升机相对于任务目标的距离和方位角。     

OPENSTOCK的高可用性解决方案

高可用性是基于网络的电子商务系统的关键要素.文中首先介绍了一个用于日本药局的商务系统OPEN-STOCK,重点给出了它的高可用性解决方案,介绍了该方案中各类系统信息的作用范围,定义了商务系统服务状态相关的参数表,给出了负载平衡的三种调度算法,以及网络系统参数获取和系统服务状态侦测的实现方法.该方案具有规模可调整以及面向应用的特征,它通过实现负载平衡以达到系统的高性能,并支持容错而获得系统的高可靠性.该电子商务系统及其技术已经在日本市场投入应用,并达到了设计目标.