基于生产物流瓶颈的生产排程研究

针对作业调度问题,以生产交货拖期时间和完成时间最小作为优化目标,根据生产物流瓶颈的定义,以作业车间为研究对象,辨识其瓶颈。在辨识过程中以设备利用率最大为生产物流瓶颈定义,同时在采用工艺路径和工序分割的方法基础上,提出基于生产物流瓶颈的调度算法,对生产系统进行排程。最后通过实例,验证了基于生产物流瓶颈的调度算法在求解生产排程问题中的有效性。     

序列相关的流水车间成组调度仿真

针对经典调度中未考虑生产准备时间或将准备时间放入加工时间考虑的问题,结合生产实际,将生产准备时间 独立出来,关注准备时间与加工顺序相关的情况;考虑到工件加工过程的不确定性,以三角函数表示工件的加工时间。 在建立了序列相关的流水车间成组调度的模型的基础上,在Simio仿真环境中建立具体模型,按工件组加工时间的不同 设定6种调度方案,运行100次。实验结果表明Simio仿真软件可以很好的模拟序列相关的流水车间成组调度情况,并 发现生产准备时间总和越小则工件的完工时间越小,此结论推广至大规模调度问题时可在短时间内获得调度的最优解。     

基于多代理和遗传算法的协同生产调度研究

针对经典作业车间调度(Job-Shop Scheduling)问题的局限性,结合实际生产情况,提出了基于多代理机制的供应链环境下的企业间的协同生产调度(Cooperated production scheduling)系统的体系结构,结合多代理的灵活性和遗传算法的全局优化性,阐述了一种基于多代理和遗传算法的协同调度系统,并寻求适合于这种供应链环境的优化调度方案。     

免疫原理在多Agent入侵检测系统中的应用

将免疫学原理应用于多Agent入侵检测系统,提出免疫智能体的概念。在设计建立免疫智能体的核心算法基础上,给出一种产生多样性、遗传性、健壮性的抗体解集的方案,并建立了基于免疫智能体的分布式入侵检测系统模型,该系统模型具有自适应性、健壮性、自治性等特点。     

基于CC2530的智能农业控制系统的研究与实现

主要研究基于物联网CC2530的智能精细农业控制系统,采用新型温湿度采集传感器、光敏采集传感器及智能主板（协调器）进行主体搭建,并由RS232转RJ-45的连接方式与主机或网关连接。从系统实现原理、硬件设计、软件设计三个方面进行描述,通过星型拓扑结构ZigBee网完成节点与节点之间、节点与协调器之间的数据传输。利用温湿度采集、光敏采集传感器等对环境数据进行采集,由协调器控制和调度电机、空调机和灯光等设备。目的是实现新型农业中的自动化控制,改进农业生产效率。系统通过大量实验,完成了协调器的总控作用和各节点的采集及调度工作,实现了从采集到传输、处理,再到调度的自动化流程,并在实验中得到了性能的改进。     

混合量子算法在生产调度中的应用

针对生产调度领域中的置换Flow Shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA).经过对多个算例的测试,证明HQA在生产调度领域能够提供良好的决策方案和依据.     

柔性制造系统生产调度管理的分析与论证

柔性制造系统的设备昂贵,加强生产调度,提高设备利用率,具有较大的经济效益.本文分析了该类系统特征因素对调度方法的影响,调度系统各决策点的功能及调度规则的选择方法.     

基于Multi-agent的机电设备群控智能调度系统

针对群组控制的机电一体化设备具有分布、并行工作和自主运行的特点,从优化调度、提高运行效能的角度出发,基于M u lti-agent理论和技术,提出了一种具有递阶结构的M u lti-agent智能调度模型,并对M u lti-agent系统结构、A gent协作机制和控制算法等关键问题进行了研究。结合典型的电梯设备群控调度作了实例仿真,仿真结果说明该方法是可行的、正确的,具有十分明显的优越性。     

考虑产品型号的作业车间调度

为降低生产成本、缩短产品生产周期和均衡设备的利用率，课题组提出考虑产品型号的作业车间调度方案。基于产品型号构建单件产品最大加工时间最少、所有产品总加工时间最短的多目标数学规划模型，设计了2层遗传算法求解各种型号产品每道工序加工设备的选择方案。在遗传算法设计过程中，为简化染色体的编码，采用以工序数和产品型号数为基础的编码方式，避免染色体的基因个数随着产品数量成倍增长；另外，交叉操作考虑了染色体基因数量较多的因素而采用分段多点交叉，确保算法的收敛速度。最后通过具体案例对模型的可行性和算法的有效性进行了验证，并结合企业实际的生产计划设计出加班次数最少的调度方案。结果表明提出的方法能够缩短产品的生产周期，从而降低企业的生产成本。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

网络环境下的梯级水电站优化调度智能决策支持系统研究

以网络环境下构建流域梯级水电站联合优化调度智能决策系统为研究对象，将智能优化和网络通讯等技术应用于流域梯级水电站的信息管理、水文预报及优化调度决策中，研制开发了较为实用的流域梯级水电站联合优化调度辅助决策系统。系统可对生成的调度方案进行合理评价和优化决策，为实现梯级水电站调度方案实施的智能化、信息化和网络化管理提供理论与技术支持。最后进行了工程实例研究。     

基于触摸屏的楼宇群控电梯系统研究

随着现代建筑水平的不断提高,高层和超高层建筑将在建筑群中占主导地位。在这些大规模建筑物中,均需装置多部电梯以满足人们工作生活的需要。为了提高智能楼宇电梯群控制系统的综合自动化水平、提高楼宇服务质量,将PLC与触摸屏开发系统相结合,合理设计楼宇电梯群智能控制监控系统对建筑物内的电梯群进行合理管理、调度分配。监控系统能够使运行人员及时了解各电梯的运行,有效地提高了电梯的服务质量和运行效率。     

全球化背景下的制造业生产调度体系探讨

面对客户随机需求,制造业生产调度系统应促进生产的快速性、动态性和敏捷性。论文以制造业生产调度体系为研究对象,从生产车间调度的目标、方法、手段、资源等基本要素入手,总结了传统生产调度系统在实际生产中的问题。并概括了系统集成视角下的生产调度方法及其改进措施,介绍了不确定条件下生产调度策略及评价指标。运用系统集成的思想,探讨了供需链环境下的制造业生产调度系统模式,最终提出了生产调度系统的集成化、动态化、高效智能化、柔性化和排程可视化等发展方向。     

基于面向对象时间约束Petri网的加工-装配车间资源可调度性研究

为了解决加工装配车间的资源冲突问题,提出了基于面向对象时间约束Petri网的加工装配车间资源可调度性 判定方法。该方法给出了面向对象时间约束Petri网的语义描述和可调度性定义,建立了基于面向对象时间约束Petri网 的加工装配车间的建模方法,提出了基于加工装配车间各资源生产的最早触发开始时间和最晚触发结束时间的车间可 调度性判定依据与判定步骤,并给出了资源不可调度时的改进方法。给出了应用实例,验证了所提出的判定方法的有 效性。     

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。     

多智能体系统圆形编队控制与一致性

针对一组具有非恒同速度的多智能体系统圆形编队控制问题,提出了一组混合的分布式控制器。该控制器由两部分组成,一部分作用于系统的相位上,一部分作用于角频率上,其中角频率上的控制器主要协调系统中相位变化和初始角频率对系统稳定性的影响。编队设计主要基于系统的相位控制实现,为此给出了2种编队设计方案,即基于位置方法和基于位移方法,基于位置方法的智能体在进行编队时能够实时感知自身的期望中心位置并收敛到与之对应的期望位置;基于位移方法的智能体需要实时感知于邻居之间的相对位移,进而收敛到自身于邻居之间的期望中心位置之差。研究结果表明：在任意初始状态下具有非恒同速度的多智能体系统,在控制器的作用下能够使智能体以指定的角频率逐渐形成期望的圆形编队队形,且所有智能体的相位是同步或平衡的,其角频率能够渐近一致且收敛到指定的值。由5个智能体构成的系统仿真表明：在系统稳定后截取的4个周期的运动轨迹是稳定的圆周运动,并且基于位置方法模拟出来的中心位置与期望中心位置之间的误差小于0.01,基于位移方法的相对位移与期望位移之间的误差小于0.000 2,验证了编队控制方案的有效性和准确性。     

间歇用汽负荷的蒸汽优化调度方法

当蒸汽系统中存在着间歇用汽设备时，其用汽负荷将随用汽设备的启停而产生波动．蒸汽负荷的急剧波动不仅影响锅炉的经济运行，而且直接影响蒸汽品质和产品质量．本文提出用数学规划的方法对间歇用汽设备的开启时间进行合理调度，从而使整个系统的用汽负荷趋于均衡．此方法在实际应用中取得了良好的效果．     

新的混合关键任务调度算法的研究

分析了混合关键系统中当前任务调度方法存在的问题,提出一种正反向时间分割和关键因子优先的调度算法,该方法将所有混合关键任务按照不同级别进行时间正反向分割得出空闲时间窗口,并根据关键因子的大小决定优先级别。为了减少在关键级别转化过程中优先级低的任务丢失死限的工作数量,将空闲窗口分配给由于关键级别转化而使得优先级落后的任务。仿真实验表明,该方法在降低任务丢失死限率和完成任务的数量方面比按照关键级别进行优先级指派算法(CAPA)和OCBP方法较优。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

基于多智能体的货物运输调度模型

应用MATSim（Multi-Agent Transport Simulation,多智能体运输仿真）技术,研究微观仿真和基于智能体的方法在交通政策分析中的应用.将货物运输车辆整合到MATSim运输仿真软件,建立了一个基于Multi-Agent的货物运输调度模型其中,将物流决策Agent分成运输服务提供商Agent和承运商Agent两类.这种货物运输调度模型,通过多智能体运输仿真迭代运行,得到了将货物从起始地运往目的地的最佳物流决策及行驶路线.应用案例分析,虚构一个货运经营商,为客户提供运输服务,验证了货物运输可以在不同的运输条件和政策措施下进行仿真.