两阶段法求解混装模式下的加热炉调度

针对目前加热炉调度模型少有考虑混装模式下加热炉调度优化的不足,建立了连铸-热轧混装-体化模式下的加热炉生产调度优化模型,并提出了基于贪婪算法和模拟退火算法的两阶段求解方法.生产数据测试表明该模型和算法能有效解决加热炉调度问题.     

炼钢-连铸生产进度控制系统的研究

有效的炼钢-连铸生产进度控制系统对钢铁企业提高生产率具有重要意义。本文针对某大型钢铁公司炼钢连铸生产调度问题,提出了具有该公司工艺特点的排程模型,结合由设备、工件、订单引起的动态事件,开发出进度控制系统。经实际数据测试,证明了算法的有效性和控制系统的实用性。     

炼钢连铸动态调度专家系统设计与仿真

针对炼钢连铸的生产特点,研究了炼钢连铸动态调度专家系统.系统通过混合知识表示形成知识网络,构建树状层次结构实现知识库模块化管理,运用推理机实现动态调度策略实时推理,加强了系统的柔性和知识的重用性.系统能够根据调度方案和生产数据实时监控生产过程,及时识别扰动,并实现重调度.仿真结果表明,系统具有很好的实时性和交互性,能够保持生产的稳定运行.     

安装时间与次序相关的生产调度干扰管理研究

在安装时间和次序相关的单机调度问题中,为应对突发性的工件优先级变动造成的影响,构建了双目标重调度模型。原目标为生产的流程时间,扰动目标为工件的加工次序扰动。针对模型中的双目标,设计了基于有效解的两阶段混合启发式算法进行求解,在原目标和扰动目标之间进行权衡。混合算法第一阶段里,基于任意单个工件次序变化将双目标问题转化成单目标TSP问题,利用最近邻域和插入混合求得单目标问题的若干解,构成初始种群。第二阶段中基于非支配排序遗传算法在处理多目标问题上的优势,对初始种群进行扩展搜索,最后输出问题的有效前沿。通过数值试验运算比较分析若干针对有效解集的指标,验证了混合算法求得的解集在多样性和临近性上要优于单纯的非支配排序遗传算法。该混合算法可以有效地解决具有安装时间的加工次序扰动问题。     

基于混合流水作业组织的集装箱码头装卸作业集成调度优化

集装箱码头集疏运资源调度的对象是由岸桥、集卡、场桥所构成的多阶段一体化的集装箱装、卸、运操作系统,将该系统的调度优化基于多阶段混合流水线调度问题建立混合整数规划模型,同时考虑集装箱码头现实作业中预定义顺序、避免岸桥交叉作业、以及取决于作业顺序的切换时间等现实约束,针对问题自身的特点设计了两阶段启发式算法,得出各阶段设备的指派结果及作业顺序。通过与基于现行调度规则的调度方案以及与目标函数理论下界值的对比实验,显示了所提出的集成调度模型及求解算法能够有效降低船舶在港时间并实现集卡资源的共享,为集装箱码头集疏运资源的集成调度提供了新的思路。     

冷轧生产批量计划与调度问题模型及算法

对冷轧生产系统特点进行分析,将冷轧生产批量计划与调度问题抽象为多阶段、多品种带有中间库的批量计划与调度问题。针对该问题建立了数学模型,通过对库存成本和调整成本惩罚系数的控制可以协调库存水平和调整次数的关系。对所建立的模型,提出了基于二进制粒子群优化与局部搜索的混合求解算法。最后,通过对企业实际生产数据的计算和分析,验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于离散粒子群优化的轧辊热处理调度方法

以某轧辊企业铸钢分厂的轧辊热处理调度问题为实际背景,研究了两阶段及三阶段无等待混合流水车间调度问题.针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法;在此基础上,结合离散粒子群优化算法对建立的整数规划模型进行优化求解.通过对真实数据仿真实验所得结果的比较与分析,验证了算法的可行性和有效性,并给出了具有实际参考价值的设备改进策略,对生产决策者合理安排生产具有一定的指导意义.     

炼钢连铸计划调度优化系统

钢铁企业的炼钢连铸计划调度问题一直是学术界和企业界研究的热门课题.炼钢连铸生产计划调度系统是钢铁企业制造执行系统的重要组成部分,在企业的生产管理中起着承上启下的作用.本文首先简述了炼钢连铸计划调度理论的发展历程和生产工艺流程,并进一步描述了炼钢连铸计划编制的流程.针对炼钢连铸计划调度的现场要求,架构了炼钢连铸计划调度优化系统的功能模块,并较详细地说明了各功能模块的功能特点.该系统不仅能对静态调度计划应用多种优化方法进行编制,而且对复杂生产环境的各类响应事件可以做到快速响应,满足动态调度的要求,保证生产的稳定顺行.     

作业车间的模糊动态调度问题研究

本文针对作业车间的模糊动态调度问题,给出了该问题的生产系统描述、建模,给出了基于工件到达时间三角模糊数的计算确定重调度时段划分点的模糊动态调度策略,通过一种基于时间分解的策略将作业车间的模糊动态调度问题转化为一系列不一定被完全执行的静态模糊子调度问题求解。针对模型的求解给出了改进的G&T算法,将改进的基于关键路径的邻域交换技术引入遗传算法变异算子的设计,改善了算法解的局部寻优能力。仿真实验结果表明,本文给出的作业车间模糊动态调度模型是正确的,提出的算法有效,且动态调度策略具有鲁棒性。     

数据可视化技术在炼钢-连铸生产调度中的应用

根据炼钢-连铸生产调度的特点,应用Dundas数据可视化技术,实现了在炼钢-连铸生产管理中对调度计划以甘特图的形式进行展示、监控和调整的功能。     

考虑交货因素的热轧无缝钢管订单排程模型与算法

无缝钢管的市场需求具有多品种、小批量的特点，为了在满足客户需求的同时保证高效连续化生产，文章在满足生产工艺特征的基础上将配送地址和交货期等合同因素引入热轧无缝钢管订单排程问题中，建立了以适期交货、订单集中生产配送和最小化机器设备调整为优化目标的订单排程优化模型，并设计了两阶段求解算法：首先，以订单交货期与配送地址差异最小为目标，基于凝聚策略设计了订单聚类算法，将具有相同工艺约束、相似合同要求的订单进行聚类，并形成初始轧制计划；然后，以设备调整和提前/拖期最小为目标，设计混合变邻域搜索算法，对初始轧制批次进行排程优化。基于实际订单数据的实验结果表明，模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。     

Job scheduling with dual criteria and sequence-dependent setups: mathematical versus genetic programming

Flexibility, speed, and efficiency are major challenges for operations managers in today's knowledge-intensive organizations. Such requirements are converted into three production scheduling criteria: (a) minimize the impact of setup times in flexible production lines when moving from one product to another, (b) minimize number of tardy jobs, and (c) minimize overall production time, or makespan, for a given set of products or services. There is a wide range of solution methodologies for such NP-hard scheduling problems. While mathematical programming models provide optimal solutions, they become too complex to model for large scheduling problems. Simultaneously, heuristic approaches are simpler and very often independent of the problem size, but provide “good” rather than optimal solutions. This paper proposes and compares two alternative solutions: 0-1 mixed integer linear programming and genetic programming. It also provides guidelines that can be used by practitioners in the process of selecting the appropriate scheduling methodology.     

不确定条件下不同交货期窗口的Job Shop 调度

研究了具有不同交货期窗口的Job Shop 的提前/ 拖期调度问题,并考虑了处理时间的不确定 性,采用三角模糊数表示处理时间的不确定性,提出了基于遗传算法的求解算法. 仿真实验验证了 算法的有效性.     

准时生产方式下混流装配线的调度问题

混流装配线的调度问题是 JIT生产方式中的一个重要问题 .本文建立了多级混流装配线的调度模型 ,其目标是使不同生产级上各零部件的消耗量尽可能保持均匀 ,并用遗传算法和模拟退火进行求解 .试验表明 :遗传算法和模拟退火算法的求解质量比“目标追随法”有所提高     

Economic Lot Scheduling Problem with Returns

Motivated by a case study of a company that produces car parts, we study the multi‐product economic lot scheduling problem for a hybrid production line with manufacturing of new products and remanufacturing of returned products. For this economic lot scheduling problem with returns (ELSPR), we consider policies with a common cycle time for all products, and with one manufacturing lot and one remanufacturing lot for each product during a cycle. For a given cycle time, the problem is formulated as a mixed integer linear programming (MIP) problem, which provides the basis for an exact solution. The application of this model for one of the core products of the case study company indicates a 16% reduction in cost compared to the current lot scheduling policy.     

混合离散差分进化算法在单机批处理调度中的应用

本文研究单机批处理调度问题,批处理机有批次容量限制,批处理时间由每个批次所含作业中的最长作业处理时间决定。每个作业具有不同的大小、处理时间、提前拖期惩罚权重,所有作业具有公共交货期,且交货期无限晚。目标函数为最小化所有作业的加权提前拖期惩罚之和。该问题已被证明为NP难题,本研究找到了其最优解具有的一些性质,在此基础上利用它们提出了一种动态规划(DP)与差分进化(DE)算法相结合的混合离散差分进化(HDDE)算法来求解该问题,通过与传统的遗传算法、模拟退火算法和迭代贪婪算法进行对比,HDDE算法显示了更加强大的全局搜索能力。     

Single process plan scheduling with genetic algorithms

AIn this paper, a genetic algorithm model for scheduling manufacturing resources is developed for the case when there is only one process plan available per job, hence there is no routeing flexibility. The scheduling objectives considered are minimizing the makespan and mean flow time. Genetic algorithms design issues are discussed and the working of the employed genetic operators is explained in detail. Parameters for the genetic algorithms used for single process plan scheduling SPPS problems are set through extensive experimentation. Finally, the genetic algorithms approach is compared with several other approaches in terms of optimality of solution and computAuthors: ing time. It was observed that in most cases the genetic algorithms approach performed better than other approaches both in terms of finding an optimal or near optimal solution as well as computing time.     

具有时间转换约束的离散时间-费用权衡问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度中研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:(1)P1:截止日期问题,在项目截止日期约束下使完成项目的总费用最小;(2)P2:预算问题,在费用预算约束下使项目工期最短;(3)P3:工期-费用曲线问题,找出全部有效的工期-费用模式集合。然而,考虑时间转换约束(TSC)的DTCTP却很少被关注。本文首先介绍时间转换约束的问题描述,在此基础上,建立具有活动类型时间转换约束的DTCTPTSC-P2模型;从实用角度出发,设计求解模型的遗传算法;最后,用一个真实项目实例说明模型的合理性和算法的有效性,对算例分析结果表明,该模型对承包商更准确地进行项目工期-费用权衡决策具有借鉴意义。     

面向并行制造的多生产单元协同调度研究

为提升多生产单元制造系统整体效率，在其系统内开展面向并行制造的协同调度研究，在考虑运输、换线等时间的基础上，构建多生产单元并行协同调度模型，采用并行分段协同遗传算法求解；在此基础上，将所研究协同调度方法应用于某复杂机电产品多生产单元制造车间，并与变批量调度与等批量调度比较。研究表明，所提的并行协同调度方法可以显著提升生产单元效率，提高生产单元设备和人员利用率。