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[期刊] 工业工程
[作者]
李峥峰 于小忠 张国辉 崔陆军
通过研究生产过程时间,重新细分和定义等待时间,建立包括运输时间、调整时间、故障时间、等待时间、加工时间在内的柔性作业车间生产过程的时间模型,研究了柔性作业车间调度优化问题并设计了混合遗传算法的求解算法。最后,采用经典柔性作业车间调度用例,验证和对比了柔性作业车间调度的结果。结果表明,基于生产过程时间模型研究柔性作业车间调度问题,其优化性能有较好的改进,具有更好的实际应用价值。
[期刊] 工业工程
[作者]
王有远 董博文
针对考虑序列相关准备时间的分布式柔性作业车间调度问题，提出以最小化最大完工时间为优化目标的混合整数线性规划模型，并提出一种改进遗传算法。采用基于负荷均衡的种群初始化方法提高初始种群质量，根据问题特性构造6个局部扰动算子，设计多重局部扰动策略提高算法的局部搜索能力。通过扩展柔性作业车间调度基准生成测试算例，使用正交实验确定算法参数。实验结果表明，所提改进策略能够有效提高算法性能，求解结果优于对比算法，验证了调度模型和所提算法的可行性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
唐红涛 刘家毅
针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序、车间和机器的三层编码方案;根据问题特点设计了混合种群初始化策略以提高种群质量;改进了布谷鸟搜索操作使其适用于求解该模型;设计了一种种群进化策略以提高算法收敛速度及解的质量。最后通过仿真实验,与多种算法对比,验证所提算法的有效性和优越性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李航 章旸 叶鸿庆 曲子灵 刘冉
随着制造环境复杂化,生产过程对任务调度的要求也日益提高。如何对多种类、可分批的生产任务加以调度是关键问题之一。生产中通常应用批量流调度方法,即将待加工工件按一定方法分为若干子批,并可进行针对每个子批单独的调度以提高生产效率。同时随着柔性生产线的应用,生产换模时间也越来越多地被作为考虑因素进行研究。本文以生产多种类、分批生产并考虑换模时间的流水生产线为研究对象,对其作业调度问题进行研究,建立了该问题的混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行问题求解,数值实验证明了方法有效性。
[期刊] 管理评论
[作者]
孔继利 贾国柱
在同时考虑员工学习率和运输工序时间的基础上,对该类型人工工序作业系统的批量加工模式生产周期模型及优化问题进行研究。给出批量工件以不同移动方式完成加工的生产周期形式,并详细地对该研究背景下的批量工件以平行顺序移动方式完成加工的生产周期模型进行理论证明。在给定算例的基础上,对仅考虑搬运时间、考虑学习率和搬运时间等两种情况的生产周期进行对比分析。最后,在详细分析工艺工序时间、员工学习率、运输工序时间、增加峰工艺工序员工人数等优化措施对批量工件生产周期优化效果影响的基础上,提出针对不同移动方式完成加工的批量工件进行生产周期优化的策略,为该类型制造系统正确进行现场改善提供可以借鉴的准则。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张国辉
针对柔性作业车间调度完工时间最小问题，提出一种结合ＤＢＲ（鼓－缓冲器－绳子）理论和改进遗传算法的方法。在问题初始化时，建立瓶颈机器识别机制改善初始化方法，提高初始解的质量；在运算过程中依据关键路径建立瓶颈机器的识别机制和调度策略。为了更好保留每代中的优良解，采用外部精英库对优良解进行解保留。运用提出的算法求解基准测试问题，实验结果验证了算法的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
戴敏 张玉伟 曾励
针对制造车间能量消耗大、利用率低的现状,以作业车间为研究对象,建立了一种AGV (automated guided vehicle)运输与加工资源集成调度的模型。首先,通过考虑机器间利用AGV运输工件所需的时间与对应的能耗构建了车间总能耗和完工时间的多目标优化模型,并设置权重系数来调节优化目标的偏好。其次,提出了一种融入模拟退火搜索策略的分布估计算法对模型进行求解。该算法主要是利用分布估计算法全局搜索能力快和模拟退火算法突跳性强的特点构建的一种新的混合算法。同时设计新的退火函数来进一步提高算法深度搜索能力。最后,通过实例验证所提算法的可行性和模型节能的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
张国辉 胡一凡 孙靖贺
将加工时间、调整时间和移动时间分别作为独立时间因素考虑到柔性作业车间调度模型中,建立以最大完工时间最小、总调整时间最小、总移动时间最小为目标的考虑多时间约束的柔性作业车间调度模型,并提出改进的遗传算法求解该模型。通过测试标准数据集,并对比其他文献算法,验证了改进的遗传算法的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
秦红斌 孔仁杰 常永顺 李晨晓
面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响，构建以紧急订单和机器故障为扰动因素，以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件，并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量；通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作，提高算法解集的广泛性和多样性；通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群，防止种群陷入局部最优；通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘琼 张超勇 饶运清 邵新宇
柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在多台机器中的任意一台上加工。针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,并设计一种初始解产生机制和两种有效的交叉和变异操作。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计了精英解保留策略和子代产生模式结合的改进遗传算法应用于该调度问题。最后运用提出的算法求解基准测试问题验证算法的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
苏春 王大侠
偏柔性作业车间调度是生产管理中的重要问题。由于模型和计算的复杂性,传统优化方法往往难以得到最优解。采用改进遗传算法求解偏柔性作业车间的调度问题,设计相应的编码方法,利用所生成的染色体以及通过遗传操作得到的染色体生成可行的调度方案。基于工序串和机器串的编码方法,采用精英解保留策略、轮盘赌选择策略和基于划分集的交叉策略,提出基于均匀分布试验的变异法则,引入贪婪式解码方法对偏柔性作业车间调度进行求解。实例仿真表明,该算法在求解偏柔性作业车间调度方面具有良好的效率和优越性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘志勇 吕文阁 谢庆华 何明玉 杨杰 刘雄辉
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
张中伟 李艺 高增恩 武照云
针对当前柔性作业车间节能调度研究无法充分利用历史生产数据，且对复杂、动态、多变的车间生产环境适应性不足的问题，引入深度强化学习思想，利用具有代表性的深度Q网络（deep Q-network, DQN）求解柔性作业车间节能调度问题。将柔性作业车间节能调度问题转化为强化学习对应的马尔科夫决策过程。进而，提炼表征车间生产状态特征的状态值作为神经网络输入，通过神经网络拟合状态值函数，输出复合调度动作规则实现对工件以及加工机器的选择，并利用动作规则与奖励函数协同优化能耗。在3个不同规模的案例上与非支配排序遗传算法、超启发式遗传算法、改进狼群算法等典型智能优化方法进行求解效果对比。结果表明，DQN算法有较强的搜索能力，且最优解分布情况与提出的柔性作业车间节能调度模型聚焦能耗目标相一致，从而验证了所用DQN方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
甘婕 王磊 吴燕汝 张晓红
针对设备状态可直接或间接检测获得的生产系统，提出柔性作业车间调度和视情维修的联合策略，决策变量分别为调度序列与视情维修序列，并建立两者的联合决策模型。进而根据联合策略，推导了相应的概率密度函数。通过数值分析，对比联合决策与独立决策的优化结果，表明了所建模型的有效性，并进行设备劣化参数的敏感度分析，验证了模型的正确性。
[期刊] 工业工程
[作者]
徐逸凡 张利平 唐秋华 黄雨晨
针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。
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