基于改进FFA算法的柔性制造车间调度方法

针对某小型精密模具加工企业柔性制造车间离散型生产方式下调度困难的情况,笔者提出了一种改进的启发式算法——改进五因素调度算法（five factors scheduling algorithm,FFA）。算法考虑了可能影响选择排序的5个因素,即当前任务待排工序可能开始加工时间、待排工序工时、可用设备剩余加工时间、本工序完成后本任务剩余加工时间以及本工序之后本任务将要到达的紧后设备上的剩余加工时间,最大化前3个因素,最小化后2个因素,所构造评价指数最小时,该任务优先排序。并对构造的评价指数公式进行了改进,为5个因素选取合适系数,降低了计算复杂度。最后通过试验与遗传算法进行比较,证明了该算法在缩短最大完工时间和提高计算速度方面更有优势。     

矩形件排样的流程和算法设计

针对人工矩形件排样效率低、耗时长,且不能保证得到板材利用率为最优方案的问题,通过研究人工矩形件排样 的过程,提出了一种下料系统流程和矩形件排样的启发式与遗传相结合的算法。研究结果表明：所设计的下料系统流程 能够充分利用原材料库和余料库,且避免生成更多的余料;通过文中设计的启发式和遗传相结合的矩形件排样算法,能 够快速搜索出近似总体最优的排样方案。该设计方案能够提高板材利用率,同时减少更多余料的产生。