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[期刊] 工业工程
[作者]
何桂霞
针对并行机多目标调度问题的特点,提出了一个多目标调度模型,设计了一个基于向量组编码的遗传算法,并对其初始种群、选择、交叉和变异等方法进行了研究。此算法的编码方法能有效地反映实际调度方案,并引入免疫算子,保证了种群的多样性和种群的质量,加快了收敛速度。仿真结果表明,此算法是有效的,优于没引入免疫算子的遗传算法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李金霖 尹成龙
受企业实际的注塑排产问题启发，本文研究了一类考虑模具约束和开机成本的相同并行机调度问题，目标是最小化加权延迟成本、换模成本和开机成本之和。构建了混合整数规划模型，证明了问题必定存在无机器空闲的最优解，提出了新的工作分配规则以确保产生的解都无机器空闲。在此基础上，设计了修改的ATCS算法(ATCS-MOD)和基于列表调度的遗传算法(GA-LS)两种算法。大规模数值实验证明GA-LS求解效果优于CPLEX和ATCS-MOD,更显著优于传统ATCS算法，同时也证明了新工作分配规则相比传统ATCS规则的优越性。
关键词：
并行机调度 模具约束 开机成本 遗传算法
[期刊] 工业工程
[作者]
张震 尤凤翔 赵欣桥
大多数调度问题均假设产品以单个或整批的方式进行生产,而实际生产过程中,会把产品分批后再进行生产。但当考虑模具约束时,对如何解决产品分批以及制定合理调度方案的问题,本文以最小化最大完工时间为优化目标,建立了考虑模具约束的并行机批量流调度模型,并提出了一种基于遗传算法和差分算法结合的混合差分遗传算法(DEGA),实现分批与调度两个问题并行优化。最后通过对算例测试,DEGA算法得到更优的解,证明了该算法的优越性和稳定性。结合实际案例,验证了模型和算法的可行性。
关键词：
并行机 批量流 模具约束 差分遗传算法
[期刊] 工业工程
[作者]
宁凝 钱省三 孟志雷
针对光刻设备组的生产特点,基于最小化加工时间对其调度问题建立了整数规划数学模型,并提出了一种启发式调度策略。运用Extend仿真软件对传统的FCFS和启发式调度策略分别进行仿真,结果表明,启发式调度策略在减少加工时间和提高设备利用率上皆优于FCFS。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳龙华 陈晶晶 姜秀梅 陈桥 武斌功 管在林
在多品种混流生产车间里，广泛存在着各种批量的任务在多台并行机上调度优化问题，这种并行机批量调度需要考虑批量大小设置、加工顺序优化、设备充分利用等多种要素，是一类典型NP-hard问题，且当任务加工完后还需要考虑转运过程时，问题将变得更加复杂。为了减少并行机生产过程中任务拖期和在制品积压，寻求更好的生产调度方案，针对典型并行机生产和转运场景，以最小化加权完工时间及拖期工件的惩罚费用、作业切换成本和库存成本之和为优化目标，设计了基于启发式规则的仿真程序与遗传禁忌算法相结合的优化算法，研究单工序不相关并行机调度环境下车间批量调度的最优调度方案，再通过案例验证了本文优化算法的有效性。结果表明，优化算法得出的并行机批量调度方案使得作业切换次数和拖期订单大大减少，减少在制品库存的同时提高了转运资源的利用率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
史烨 李凯
研究了一类调度目标是最小化最大完成时间的并行机调度问题。考虑到此问题的NP-hard特性,引入模拟退火算法思想以获取高质量近优解。分析了现有此问题模拟退火算法的缺陷,定义了关键机器和非关键机器,设计了一个包含局部优化的模拟退火算法。除了交换变换,还引入插入变换以改变各子调度中作业个数。大量的随机数据实验用于验证算法解的质量和计算效率,实验结果表明该模拟退火算法能够在有限时间内为大规模问题求得高质量满意解。
关键词：
调度 并行机 最大完工时间 模拟退火
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
侯彬
目前机器调度模型对机器可用性的假定是,或者机器一直可用,或者在某些固定时候不可用。而实际应用中,工厂可通过机器的开关优化来节能减排。研究这样一种情况,机器的开关时间点和长度都不确定,需要在决策过程中决定,目标是最小化加权完成时间和节省成本。采用了基于列生成的分支定界法来求解,并结合了动态规划法来提高方法的效率。结果证明,该方法对求解中小规模的问题有很好的效率。
关键词：
机器开关 并行机调度 分支定界法
[期刊] 工业工程
[作者]
钟宏扬 刘建军 曾创锋 陈庆新 毛宁
以大规模定制化的家电行业生产为背景，将家电总装产线的投产排序决策抽象成为一类带准备时间的异构并行机动态调度问题。针对人工调度规则解决动态调度问题简单高效，但场景适应性弱的特点，引入了基于遗传规划(genetic programming, GP)的规则自动设计框架。首先，通过分析家电总装产线生产特征以及优化需求，以最小化平均拖期为优化目标，建立异构并行机调度模型；随后，针对问题特征，构建线体指派-工单排序规则对协同进化的改进型GP算法，并提取线体、工单的特征属性输入GP算法框架以自动设计调度规则。最后，基于某家电企业实际案例数据设计大量算例测试集，通过对比GP算法与人工设计规则在差异化工况场景的实验结果，验证GP算法有效性，并进一步分析了GP算法构造规则受不同生产环境参数的影响。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
朱倩倩 王秀利
在资源主体加工能力有限和客户作业需要承诺交货期限的双重约束下，研究具有包容性处理集限制的作业接受与并行机调度问题，其目标是最大化资源主体收益。研究问题中，资源主体拥有两台加工速度相同，但功能不同的机器，其中一台机器的可处理作业集合是另一台机器可处理作业集合的子集或超集。针对该NP难问题，基于拉格朗日松弛技巧设计了一种高效的启发式算法。广泛的数值实验结果显示，拉格朗日松弛启发式算法结果与最优解平均相差不超过7.5%，该算法能够在合理的时间内获取大规模问题的优化解。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
焦翠珍 戴文华
多目标约束优化问题属于NP问题。并行遗传算法是解决该类问题的常用算法,它具有较强的全局搜索能力和并行性,但局部搜索能力差,禁忌搜索算法则比较适合于局部搜索。提出了一种基于混合并行遗传算法的多目标约束优化方法,该方法综合了并行遗传算法和禁忌搜索算法的优势,改进了并行遗传算法的性能,能有效避免局部最优解。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈利伟 董明
构建了一个考虑有限可用性可控的两批次并行机调度模型。每台机器在考虑周期内可实施一次关机操作,由此形成一个不可用的时间段,关机开始时间和长度都不确定,需要在决策过程中决定,目标是最小化由完成时间和关机时间组成的总成本。先证明了问题最优解的一些性质,然后采用了基于列生成的分支定界法来求解,并结合了动态规划法来提高方法的效率。数据检验证明,该方法对求解中等规模的问题有很好的效率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高龙龙 韩文民
针对以往虚拟单元调度相关研究忽略了单元内外运输能力的限制、空载运输时间，以及对并行机的异质性考虑不够充分等问题，本研究以最大完工时间最小和总运输时间最短为目标，构建了虚拟单元运输组织与异质并行机调度联合决策模型，并提出了改进的NSGA-II算法对模型进行求解。所提算法将粒子群算法与NSGA-II的交叉、变异过程相融合，提高了算法的收敛速度。并将模拟退火算法的进化机制应用于NSGA-II的变异过程，避免了NSGA-II容易陷入局部最优的问题。通过小、中、大规模算例的仿真实验发现，所提算法与标准的NSGA-II相比，算法的鲁棒性、收敛性和解集的质量、多样性等方面表现出较高的优势。
[期刊] 工业工程
[作者]
阮雯欣 于淼 张铎
为满足混凝土预制构件对提高生产效率和准时交付订单的需要，研究考虑混凝土预制构件并行机器生产调度的问题。现有混凝土预制构件生产过程中各工序均存在并行加工机器，且工序间没有单独的缓冲区域。因此本文提出一种零缓冲区情况下混凝土预制构件并行机器生产模型。首先，确定待加工构件以及对应的加工机器，并确定工序的关键时间点；其次，将选择并行机器的约束与零缓冲区影响后的时间约束结合，构建预制构件并行生产调度模型，并设计遗传粒子群混合算法(genetic algorithm-particle swarm optimization, GA-PSO)进行求解；最后，基于沈阳某混凝土预制构件厂的生产数据对所提模型进行数值实验分析。结果表明，GA-PSO算法结合GA算法和PSO算法的优势性能，实现高效的优化搜索，零缓冲约束的预制构件并行机生产模型生产的完工时间由78.98 h缩短至73.18 h，机器利用率提升了19.79%，验证了模型对实际排产的有效性以及算法具有较好的稳定性和适用性。
[期刊] 工业工程
[作者]
朱松平 王小明 鄢敏杰 陈庆新 毛宁
在印制电路板钻孔任务调度等工程实际中，普遍存在一类具有任务拆分特性与簇准备时间的并行机调度问题，尚缺乏高效的优化模型和方法。针对该问题，首先建立以总拖期最小为目标的数学模型，以约束的形式将两个现有优势定理嵌入其中。为了高效求解实际规模问题，进一步提出嵌入优势定理的模拟退火算法。最后，基于随机生成的算例构造计算实验，以验证所建模型和算法的有效性。实验结果表明，嵌入优势定理的数学模型在问题求解规模和计算效率方面均优于现有数学模型，嵌入优势定理的模拟退火算法同样优于现有模拟退火算法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李嘉 杨东 贾永基
随着顾客对个性化产品的需求和绿色环保意识的不断增加，配置出满足客户个性化、低碳、环境友好的产品变得日益重要。本文研究了在碳限额约束下基于模块化的个性化产品配置优化问题。建立了以配置总成本和碳排放量为最小化的多目标优化模型；提出了采用ε-constraint的多目标优化求解算法，从而获得产品配置问题的帕累托边界（Pareto Front）。采用C++ Cplex编程实现了该多目标优化算法。最后，通过案例验证了该算法的有效性。数值实验表明，所提出的多目标优化算法能够在合理的时间内求解实际的产品配置问题。
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