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     

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.     

柔性工艺路线的改进蚁群作业调度算法

在具有柔性工艺路线的制造单元作业调度问题中,结合设备的约束以及加工过程中的费用、加工时间等因素,依据具有柔性的工艺加工路线,建立初始有向图。采用基于动态信息素更新策略的改进蚁群优化算法,在保证优化目标的基础上,迅速收敛并得到最优解,从而提高调度系统的可行性,增强系统稳定性。该方法以减少外协,均衡生产,降低总生产费用为目标,有效地支持了分布式制造单元的管理过程,增强了单元系统信息分布处理能力。最后通过算例,对计算结果进行了分析和讨论。     

机场地面作业仿真与优化

针对机场地面作业调度这一定位型流程(Fixed Site)和JOBSHOP二者混合的流程优化问题,运用面向对象的SIMIO仿真软件实现机坪保障设备中摆渡车、加油车的全天运行。提出基于平衡设备工作量差和航班延误最少的双优化目标,对仿真所得的车辆指派计划进行统计分析,找出存在的问题,通过更改系统逻辑条件建立优化模型,根据优化目标给出最终优化方案。     

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。     

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。     

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。     

用遗传算法求解非同序作业排序问题

多机不同序作业排序问题是ＮＰ－完备问题中难度较大的一类，本文给出了该问题的数学描述及遗传算法设计方法，通过实例计算和分析表明，ＧＡｓ的解明显优于传统算法，且能有效地适用于在规模加工过程中的ｊｏｂ ｓｈｏｐ排序的优化问题。     

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。     

用遗传算法求解JSSP时的死锁对策研究

遗传算法被广泛应用于求解作业车间调度问题。然而，要用遗传算法有效求解JSSP问题，有一些问题必须首先解决，死锁问题就是其中之一。本文以死锁问题为中心，从死锁处理角度分析三种用于克服使用GA求解JSSP时出现死锁的有用方法，并给出了相应的实验统计结果和对比分析结论。     

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。