车间动态调度方法研究与应用

作业调度是实现车间数字化制造的基本软件功能之一.本文介绍了车间动态调度问题,提出一种动态调度方法,同时将此方法应用于航空小批量产品的车间调度,该方法以基于遗传算法的静态调度为基础,结合机床与工艺路线的约束,按照各种规则求解以产品的加工周期最短为目标的调度问题,并通过具体的实例仿真分析其有效性.     

动态车间调度算法

介绍车间调度算法领域的一些热点研究,重点介绍遗传算法、蚁群算法以及免疫遗传算法;详细分析这3种算法的优缺点以及基本概念;同时针对几个数学模型展开分析;最后结合上述分析,确立我所"十一五"某相关课题算法的基本思路和原则.     

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

面向作业车间的调度系统研究与实现

通过对航天某厂生产管理现状的分析,针对该厂计划层控制层相互脱节,生产管理缺乏过程监控手段等问题,提出了面向作业车间的生产调度系统的设计思想,详细介绍了该系统的功能模块以及实现系统的关键技术,并开发了较为实用的生产调度系统.通过图形化的生产计划制定和调整,并基于工作流实时控制和管理从计划下达到成品完工全过程,极大地提高了计划编制效率,实现了对生产过程的规范和监控,以及异常情况的实时反馈和快速响应.     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于多Agent的柔性作业车间动态调度方法研究

为提高调度策略对工件到达密度变化的适应能力,对柔性作业车间内的动态调度方法进行了研究。首先根据调研结果以及Agent建模方法构建了基于多Agent系统的柔性制造动态调度系统;然后结合柔性制造背景下的复杂结构件加工特点对调度过程中任务分解、机床选择、任务分配3个步骤的运行机制进行了改进,形成了基于工序块的任务分解机制、基于加工精度的机床选择机制以及基于调度规则的动态时间窗调度方法;最后通过试验验证了该动态调度方法在工件到达密度变化场景下的可行性,对当前实际的柔性作业车间生产活动具有一定的指导意义。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

基于一致性预处理技术的作业车间调度算法研究

为降低CSP调度算法的计算复杂度和减少搜索过程中回溯发生概率,采用一致性预处理技术来预先修剪和过滤搜索空间。仿真实验证明:两种方法的综合运用可以显著提高CSP调度算法的搜索效率,从而为CSP调度算法求解大规模作业车间调度问题提供可能。     

复杂作业模式下车间生产调度的建模与优化

针对某航天制造企业的实际生产环境,分析和讨论了复杂作业模式下车间生产的调度问题,并根据实际的业务流程建立了数学模型,通过自动调度与人工调度相结合的方法对其进行优化,最后采用实例对调度结果进行了验证.事实证明,这种调度机制可以同时增强系统的灵活性和稳定性,对提高车间生产效率和管理水平有很大帮助.     

一种基于混合规则的作业车间计划调度方法

针对多品种小批量生产车间计划调度存在的复杂度高、实用性差等问题,在分析车间计划调度相关的任务、资源和约束等要素的基础上,提出了一种基于混合规则的计划调度编制算法,该算法综合考虑了零件差异性、工艺差异性、设备差异性、以及交货期约束等因素,使得该方法具有可行性高、实用性强等特点,较好地满足了离散制造车间的实际需求.     

基于约束规则的作业车间调度研究

介绍了一种支持人工决策的满足各种约束的动态调度方法,通过基于仿真的动态调度算法,在约束规则和人工干预综合作用下,实现按照瓶颈设备到非瓶颈设备,关键任务到非关键任务的分层和迭代作业排序,较好地满足了离散车间对生产排产的应用需求.     

研制和批产混线的车间作业计划方法研究

为解决研制和批量生产混合共线方式下制定车间作业计划困难的问题,分析了该类车间生产的特点,找到了制约车间生产能力提高的关键因素;提出了解决该类问题的数学模型,并对该模型的解法进行了详细描述,最后通过实例验证了算法的有效性.     

基于组件化体系结构的可重构车间调度系统研究

针对现有车间调度系统在可重构性、拓展性和开放性等方面的不足,提出了包括数据库层、内核层和外壳层的可重构车间调度系统.在统一的组件化体系架构下,封装现有多种调度模型和算法,并通过调度引擎实现相关模型和算法的匹配和融合;抽取车间调度的通用业务和专用业务,分别采用公用组件和专用组件进行封装,通过标准接口实现不同粒度组件的快速装配和重构.     

协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题

 在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型,提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治-合作策略,根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心;提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解,便于个体的交叉、变异、合作操作;并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值;其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明:该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。     

Periodic Job Scheduling in a Distributed Processor System

This investigation considers the problem of the nonpreemptive scheduling of a set of independent periodic jobs in a computer system characterized by a collection of processors, memories, and interconnection mechanisms. Such a collection of resources can be used to perform the functions of a process control environment as are found, for example, in the avionics of a military or commercial aircraft. The distribution of these resources permits weight, volume, power, cost, and reliability requirements to be satisfied. Each periodic job is characterized by its frequency and its execution time. The inverse of the frequency, the period, is assumed to be an integer, and the initiation time and the completion time of job must be strictly met. An optimal algorithm is developed for a job set whose members are related by a binary frequency distribution. That is, if the jobs in the set are ordered in terms of decreasing job execution frequency, then fi = 2fi+1. The optimal result is generalized to include conditions in which the jobs are related by fi = kfi+1, where k is an integer.