基于实时补货情况下的制造型企业RMFS订单拣选系统储位分配问题

为提高制造型企业基于移动机器人的拣货系统(RMFS)的拣选效率,分析订单拣选过程中补货对拣选效率的影响,对其实时补货情况下的储位分配问题进行研究,以补货和拣货两阶段总搬运距离最短为目标,建立整数非线性规划模型,提出基于二分网络的储位分配算法和改进灰狼优化算法,利用前两个算法有效解决了基于实时补货情况下的RMFS订单拣选系统储位分配问题。实验表明,设计的储位分配算法和改进灰狼算法与遗传算法、传统灰狼算法、改进人工蜂群算法、引入Lévy飞行的改进灰狼算法相比,在求解精度和求解稳定性上有较明显的优势,在不同仓库规模和订单拣选规模下有效提高了RMFS的作业效率。

基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法

针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-Ⅱ遗传操作阶段,采用差分进化(DE)算法,避免陷入局部最优;通过变异向量的差分操作与部分映射交叉加快迭代速度,同时提高种群多样性.通过求解不同基准函数与不同规模算例验证算法的有效性,结果表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进算法具有更优帕累托前沿,同时算法结果的均匀性和多样性更好,求解时间更短.研究结果表明,新算法生成的结果更优;相比NSGA-Ⅱ算法、多目标粒子群算法(MOPSO),生成的总配送距离减少26.65%,总时间窗惩罚减少32.5%,能有效提高车间物料的配送效率.

混合人工蜂群算法在混流装配线排序中的应用

为更好地解决混流汽车装配线排序问题,建立了以最小化总调整时间和最小化超载时间与空闲时间为优化目标的典型混流装配线排序数学模型,提出一种求解该模型的混合人工蜂群算法。针对标准人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,引入禁忌搜索算法重新设计了蜂群的邻域搜索算法,设置了算法邻域搜索的动态参数,设计了禁忌搜索算法在人工蜂群算法中的嵌入策略;为保证算法的全局收敛性,采用基于跟随蜂的精英保留策略,给出了侦查蜂和跟随蜂的食物源更新方法。通过比较混合人工蜂群算法与遗传算法和标准人工蜂群算法对不同规模算例的计算结果,验证了所提算法在求解混流装配线排序问题中的优越性。

面向云制造的混流混合车间调度问题

为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题,综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度,建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略,设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法,采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后,通过实例验证了模型和算法的有效性。

基于混合粒子群算法求解装配线第二类平衡问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法,给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上,利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力,提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法,并给出了求解流程。应用实例证明,用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。

国内仿真技术的研究热点——系统仿真学报近期论文综述

对近年来有关仿真方面的文献进行分析研究,总结出目前国内仿真技术的研究热点,主要有复杂系统建模理论与方法、建模VV&A(VerificationValidationandAccreditation)技术、仿真优化、可视化多媒体仿真、协同分布式仿真、虚拟仿真、仿真软件开发和仿真应用等研究。将这些热点问题归纳为五类,即建模理论和方法研究、仿真可信度研究、仿真方法研究、仿真工具研究以及仿真应用技术研究等。并阐述了这五类热点问题的研究内容。

考虑碳排放的子母穿梭车密集仓储系统复合作业三维路径规划

为提高子母穿梭车密集仓储系统运作效率,对系统的复合作业三维路径规划问题进行研究。为减少复合作业过程中出入库设备的碳排放量,在其复合作业三维路径规划中考虑了碳排放成本因素,在模型中引入温室气体单位税收成本,建立了考虑碳排放成本和设备作业时间的双目标调度优化模型。在求解该数学模型中,设计了混合智能水滴算法。实例研究表明,与智能水滴算法、布谷鸟算法相比,设计的混合智能水滴算法具有更好的全局搜索能力及更快的收敛速度,能够有效地降低复合作业设备的碳排放成本,优化三维空间路径,提高出入库效率。

智慧制造及其研究现状

为掌握最新制造模式发展,对智慧制造的概念、内涵和运行机制等相关问题进行了综述与研究.讨论了智慧制造的相关背景,并总结了智慧制造的定义和特征;比较了智慧制造与智能制造、敏捷制造及网络化制造等制造模式的关系;描述了智慧制造的智慧感知、智慧分析和智慧服务三个关键技术及其相互关系,详细综述了各关键技术的研究现状;并给出了智慧制造未来的研究方向.

一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度问题研究

为解决一类产品生产需经上游作业车间的零部件加工和下游流水车间的零部件总装的调度问题,在研究生产调度文献的基础上,给出了混合车间调度问题;给出一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度方法,并建立鲁棒调度模型;采用遗传算法求解鲁棒调度模型。最后进行了实证研究,证明所建模型以及遗传算法在求解混合车间调度问题上是有效的。

基于混合混沌粒子群算法的装配线平衡问题研究

为了实现装配线多目标最优化平衡,建立了以装配线平衡率与平滑指数最优化为目标函数的多目标装配线平衡模型.由于粒子群算法在求解时易发生"早熟"现象,陷入局部最优的缺陷,因此引入模拟退火算法与混沌思想,设计了一种三者相融合的混合混沌粒子群算法.算法借助混沌所具有的遍历性、随机性及规律性,对粒子速度的更新调整进行干预;利用模拟退火算法在一定范围内以变化的概率接受较差解的特点,有效抑制"早熟"现象,实现对于装配线的平衡优化,通过实例验证了算法的有效性.

基于改进混合蛙跳算法的多约束车辆路径优化

针对多中心分布式企业存在的产品成本差异化问题,建立包括产品成本、多车场、多车型在内的多约束车辆路径模型,并设计求解该模型的改进混合蛙跳算法.根据问题特性,改进聚类算法并结合邻近矩阵构造初始青蛙种群;提出子群概念,设计自内而外的交流演化模式;定义远离矩阵,对青蛙进行引导性邻域搜索.将所设计的算法进行多组不同的对比实验,结果表明,所设计的算法通用性强,实用性高,与遗传算法、蚁群算法这类传统经典算法相比,具有更好的收敛速度与求解精度,可以有效解决此类问题;考虑产品成本的调度方案总成本平均减少6%,占产品总成本的13%,可以为企业提供更合理的车辆配送方案.

基于博弈粒子群算法的混流混合车间调度研究

为了有效解决混流混合车间生产调度的全局优化问题,同时考虑部件车间、总装车间的齐套及平顺化要求,部件车间与零件车间缓存区存量控制要求,建立了以总装车间部件平顺化、部件车间齐套性和加工车间缓存区库存最小为优化指标的多目标调度模型.同时为解决多目标调度目标之间的矛盾关系,运用博弈粒子群算法进行求解.算法通过PSO对各车间按不同优化指标进行搜索求解并加入博弈理论以解决陷入单目标局部最优的缺陷,从而获得总生产系统全局最优.最后运用实例对模型和算法进行有效性验证.

生产装配系统优化设计

现代企业运作和管理的重要特征是采用科学的管理方法和技术。工作研究作为科学管理的基础技术对改善企业运作有一定作用。在对企业现有生产系统进行详细研究基础上 ,针对企业中存在的问题 ,运用工作研究中的动作分析、操作分析、程序分析和时间测定等技术 ,完成工艺流程的重新平衡、操作过程简化、动作规范的重新制订等设计工作 ,达到疏通企业瓶颈、优化生产系统的目的 ,从而大幅度提高企业生产效率。工作研究作为一门既经济又有效的工业工程技术 。

基于射频识别库存管理的无人机三维路径规划

为了提高无人机搭载读写器的盘点效率,规避无人机无效的盘点飞行,减少盘点飞行路径,提出一种基于射频识别库存管理的无人机三维路径规划方法。首先在三维空间搭建一个飞行网络模型,并建立相应的坐标系;然后通过搭建危险壁障的适应度函数、射频识别读写器识别的适应度函数和路径最小适应度函数来构造目标函数,确保无人机能够在采集到每个在制品库存信息的前提下求得目标函数的最小值。采用基于二次差分进化的混合蝙蝠算法对目标函数进行求解,获得全局最优的飞行路径。通过仿真验证了该方法全局搜索能力较好,鲁棒性强。

跨层穿梭车仓储系统复合作业路径规划

为提高跨层穿梭车仓储系统的运行效率,通过分析提升机与穿梭车的实际作业流程,考虑提升机与穿梭车加减速特性,建立出入库复合作业时间模型。为求解模型,设计了基于复合作业的改进人工鱼群算法,并通过算例验证了模型与算法的有效性。结果表明,所建立的跨层穿梭车仓储系统复合作业路径规划模型及所设计的求解方法,能够有效地减少其复合作业时间,提高出入库调度效率。

U型混流装配线排序模型及其求解

U型混流装配线排序是精益生产的典型应用,逐渐受到企业的重视,其排序合理性决定了生产线效率,因此研究混流装配线排序问题具有重大意义。建立以零部件消耗速率均匀化、负荷均衡化和最小化总切换时间为目标的U型混流装配线多目标排序模型,通过改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法进行求解,最后利用MATLAB作为程序开发平台,对某公司U型混流装配线进行排序优化,取得了良好的效果。

基于混合粒子群算法具有交货期瓶颈的作业车间调度问题

为了解决一类具有交货期瓶颈的作业车间调度问题,给出了基于订单优势的交货期满意度和交货期瓶颈资源确定方法,以工件拖期加权和最小为优化目标,建立了基于交货期满意度和瓶颈资源约束的作业车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用随机工序表达方式进行编码,并在模拟退火算法中引入变温度参数来提高算法效率。通过随机仿真,分别采用PSO-SA、SA和PSO对所建立的调度模型进行求解,结果显示PSO-SA算法的广泛性好、求解效率高且算法的稳定性好,验证了模型和算法的有效性。

考虑供给商品价格的多车场车辆路径问题

针对在烟草、石油和食品等生产配送行业,由于各地生产成本不同,导致商品由不同工厂所生产配送的补给价格存在差异,为了在车辆调度问题中综合考虑供给成本和运输成本,并使得总成本最小化,开展了考虑商品供给价格的多车场车辆路径问题研究.建立了基于分布式生产销售系统考虑商品供给价格的多点配送车辆路径优化模型;为了求解优化模型,同时根据考虑供给价格的多车场车辆路径问题的性质和特征,构造出初始解,并结合8个邻域结构和局部搜索算法,设计了改进变邻域搜索算法;最后通过实例,验证了算法的有效性.

基于候鸟算法的批量流混合装配流水车间调度

针对模具数量限制下装配车间生产计划的优化问题,在考虑不等量可变的批量划分策略情况下,研究批量流混合装配流水车间调度问题,并提出一种有效候鸟优化算法.在算法中,针对多种产品各生产阶段装配约束设计批量划分与排列顺序的2段编码机制;根据编码特征设计多种邻域结构,包含一种同时优化批量划分与排列顺序的邻域结构,并提出邻域结构自适应调节策略来提升领域结构搜索性能;设计竞争机制来提升算法优化效率.开展不同规模算例的仿真实验,结果验证不等量可变分批策略更有效,优于等量策略5%~6%.与其他多种算法进行比较,不等量策略可为车间提供更合理的生产计划,验证有效候鸟优化算法的有效性和鲁棒性.

协同产品商务制造系统及其协同性研究

阐述了协同产品商务环境下制造系统的关键技术、覆盖范围、系统性能和系统目标的变化及发展 ,着重探讨了协同产品商务制造系统的目标与协同性 ,表示了实现协同产品商务协同的合作体系结构和协同基础结构逻辑视图 ,分析了系统协同与耦合问题。