基于最优觅食算法的增材制造中多种类零件分批排样研究

增材制造中多种类零件分批排样存在打印时间成本高和工作台空间利用率低等问题,且需考虑零件高度的影响。分批排样问题包括零件在工作台上放置策略和成型批次分配两个子问题。放置策略涉及成型方向选择、零件碰撞检测和定位策略。基于建立的成型方向准则,利用多边形表示零件投影轮廓,提出基于临界多边形的改进移动碰撞法以确定3种不同形态多边形零件的免碰撞排放范围,提出新的左下定位策略放置零件,新定位策略融合了改进的建设性方法和契合度;提出单机台面积占用最大化策略实现零件成型批次分配。基于上述研究,提出基于最优觅食算法的分批排样算法,算法采用双重编码表达零件放置顺序和旋转角度,以最小化完工时间为目标实现优化分批排样。以案例库零件为对象,与3种对比算法比较,表明所提方法的方案能有效提高增材制造的空间利用率和缩短完工时间。

双区型仓库订单分批与拣选协同优化研究

针对订单分拣效率低下导致商品出库缓慢的问题,提出一种基于双区型仓库订单分批与拣选的协同优化模型,设计求解模型的CWDP-BSA(clarke-wright and dynamic programming&backtracking search algorithm)协同优化算法。在节约算法中引入快速排序法对订单组合的距离节约值排序,考虑AGV承载量,运用多阶段决策过程最优策略得出状态转移方程求解订单分批模型,确定初始分批方案;并采取多因子选择的回溯搜索算法求解拣选路径模型,以此确定初始拣选方案。再以以上两方案为基础,建立新的基于订单时间窗的订单分批和拣选协同优化模型并求解,进一步优化订单分批和拣选方案。最后通过对比实验得出,平均每批次订单的拣选距离减少了约24.56%,优化后的拣选时间比优化前缩短了约11.4%,在求解不同规模算例时,CWDP-BSA算法的求解结果优于CPLEX软件和其他算法,验证了模型与算法的稳定性和有效性。实验表明,协同优化后的订单分批与物品拣选策略能够有效提升订单出库效率。

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化

针对物流仓库“货到人”拣选系统中的拣货员拣选次数过多和拣货效率低的问题,提出一种基于遗传算法的订单分批优化策略,使大量多元化和零散化的订单得到高效分批并减少物料箱出库频率和拣货次数。首先建立以所有订单拣货总次数最小为目标的订单分批优化模型。其次,以标准遗传算法为基础改进遗传算法的交叉策略,验证相比于不使用遗传算法的情况下,使用本文的遗传算法优化策略的高效性。最后,为了找出更优异的优化策略,对改进的三种交叉策略进行对比实验,发现随着物料种类增多时,文中改进的第一种交叉策略拣选次数比其他两种少。仿真实验结果表明,该订单分批优化策略提高了系统的拣选效率,证明了此遗传算法解决订单分批问题的有效性。

补料分批发酵优化氧化葡糖杆菌UZ209发酵产酸工艺

醋酸菌作为氧化乙醇生成乙酸的主要菌种,其产酸能力备受关注。氧化葡糖杆菌具有不完全氧化糖和糖醇的特性,可以产生多种类的有机酸,提升食醋风味,但相较于醋酸杆菌属,其产酸能力和乙醇耐受能力较低,限制了其在食醋工业中的应用。本研究通过优化氧化葡糖杆菌UZ209的培养基成分和补料分批发酵方式提高其发酵液总酸含量。结果表明,最佳发酵培养基为:2%葡萄糖、1%酵母浸粉、8%乙醇。补料分批发酵可以显著提高氧化葡糖杆菌UZ209的生长和发酵特性,在乙醇含量为3%的液体发酵培养基中补料分批发酵的最佳方式为按照吸光值补料,最佳补料吸光值为OD6000.8±0.025。在此条件下,5%和6%乙醇补料分批发酵8 d的总酸含量分别为(7.42±0.16)和(6.95±0.45)g/100mL,分别比对照组提高了18.91%和15.04%。

考虑多资源约束的并行机分批调度问题研究

鉴于实际生产中工人的能力和加工效率存在差异,本文提出了考虑工人差异性和刀具限制的多资源约束并行机分批调度问题,以最小化最大完工时间、最小化交付时间偏差为优化目标,构建了工人熟练度、刀具资源约束的混合整数线性规划模型,研究子批数量和大小、机器分配、工人分配、子批加工顺序之间的耦合关系,设计了一种改进的多目标混合灰狼-鲸鱼群算法(manyobjective hybrid grey wolf optimizer and whale swarm algorithm,MO-HGWSA).根据模型特点,设计了一种两阶段编码和解码方案表示问题的可行解;利用多种引导策略提高算法的进化效率;设计了局部搜索策略,增强算法的局部搜索能力.最后引入案例验证算法的有效性,结果表明本文所提算法在收敛性、分布性和解集支配关系方面均优于对比算法.

精酿啤酒分批发酵动力学模型研究

精酿啤酒具有口感纯正、新鲜、营养丰富的特点。为建立精酿啤酒分批发酵动力学模型,对发酵过程的动态平衡和定量关系进行较好地预测和控制,文章选择酵母菌生长、糖类基质消耗和乙醇生成3个主要发酵指标为对象,研究三者随发酵时间的变化规律,同时采用Origin软件,使用经典的DoseResp、SGompertz、Boltzmann等经验模型对发酵过程的数据进行非线性拟合,建立精酿啤酒分批发酵动力学模型。结果表明:在精酿啤酒分批发酵过程中,预测酵母菌生长、乙醇生成使用Boltzmann模型得到的模型拟合度较高;糖类基质的消耗使用DoseResp模型得到的模型方程拟合度较高;酵母菌生长、乙醇生成和糖类基质消耗的模型的R2分别为0.9865、0.9974和0.9992。所得到的分批发酵动力学模型可以为精酿啤酒分批发酵工艺的控制提供参考。

基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。

重复分批发酵与泡沫分离耦合生产多粘菌素E

该文设计重复分批发酵与泡沫分离相结合的生产分离工艺,并在发酵过程中加入表面活性剂吐温80,以提高多粘菌素E的产量和下游分离工艺的效率。对重复分批发酵和吐温80添加的各项参数进行优化,并确定泡沫分离时的最佳气体体积流量。结果表明,最适的培养基置换时间为36 h,置换比例为70%,使用重复分批发酵后,每批次的发酵时间从36 h缩短至12 h,可进行6个批次的循环。吐温80在初次发酵的第24小时和置换后的第6小时添加,添加量为0.15%,气体体积流量为80 mL/min。在该优化条件下将重复分批发酵与泡沫分离耦合,在第4批次,多粘菌素E的效价达到28034.4 U/mL,高于对照组(21768.8 U/mL),消泡液中多粘菌素E效价为133706.1 U/mL,富集比和回收率分别为4.77和82.5%。

基于K-PSA算法的卷烟订单分批策略研究

针对物流配送中心的订单分拣问题,提出了基于K-PSA(K-means、PSO and SA)混合算法的优化策略。该策略集成了粒子群优化、模拟退火和K-means聚类算法,并融合了混合初始化策略、动态扰动增强粒子更新策略及动态模拟退火局部搜索策略,确保在面对复杂的分拣问题时,K-PSA具有高稳定性和鲁棒性。仿真实验结果显示,K-PSA有效地优化了任务分配,使订单类间均衡度与类内相似度达到了较高水平,显著减少了品项调换次数和整体分拣时间。综合考虑,该策略为物流配送提供了一个实用、高效的解决方案,具有广泛的应用潜力。

基于订单相似度的AutoStore系统订单分批问题研究

作为一种高度自动化、智能化的高密度存储系统,AutoStore系统受到电商企业广泛关注。相较传统仓库,该系统能显著提高效率、降低成本。为进一步优化其效率,针对AutoStore系统中订单分批问题,以最大化单批订单相似度为目标构建了混合整数线性规划模型,并设计了基于层次聚类的启发式算法进行求解。根据现实订单数据设置了多个不同规模算例,通过实验证明了算法可行性。结果表明对不同规模订单分批问题,所提出算法均可在短时间内取得较优解。

考虑货物冲突的订单分批与装箱联合调度问题

为提升线上线下(O2O)超市订单出库效率,保障食品安全性和新鲜度,本文研究考虑货物冲突的订单分批与装箱联合调度问题。以订单拣选和装箱总成本最小为目标,构建混合整数规划模型,采用改进模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)求解,改进部分包括:改进种子算法的初始解生成方案、改进二维装箱算法和SA的升温机制。本文采用仿真实验验证模型和算法的有效性,结果表明:在不同场景对比下,改进SA与其他算法相比能更有效降低总成本;本文提出的改进装箱算法比传统装箱算法的装箱成本更低,更具备操作友好性;将订单分批和装箱进行联合调度,可提前规避互为货物冲突的商品被分配至同一批次,进而节省额外装箱成本。本文拓展了订单拣选和装箱联合问题的研究领域,考虑商品的货物冲突,为管理者提供一个既节省总成本又提高食品安全性的有效方案。

具有劳动异质性的订单分批优化研究

合理的订单分批和快速的拣选商品对于配送的时效性具有重要的意义。针对O2O超市仓储配送中心的订单分批问题展开研究,为了使具有劳动异质性的拣选员工更快地拣选订单商品和保证高效,同时使拣选员工工作更加均衡,构建了一个双目标混合整数规划模型,其目标是拣选员工行走的最小距离和拣选员工的工作量最平衡。应用了一种动态自适应步长萤火虫算法,证明了所提模型和目标之间的相关性。通过数据实验验证模型和算法的有效性,结果表明该模型对订单分批和具有劳动异质性的员工具有较强的影响,为提高超市配送的时效性提供了科学依据。

通长预应力钢束分批张拉对斜拉桥主梁受力影响分析

为了适应大跨度斜拉桥主梁施工浇筑顺序,提出了通长束采用分批张拉方法代替一次张拉法。为研究通长预应力钢束分批张拉对桥梁主梁的受力影响,以某大跨度斜拉桥为工程背景,主梁采用支架现浇施工方法,针对中跨节段浇筑的通长束BB、BB1和TT进行了分批张拉研究,第1批张拉龄期分别取3、4、5、6、7d,张拉强度为70%预应力;第2批张拉龄期均取14d,张拉剩余30%预应力,并分别建立了不同整体有限元模型,对比了通长束一次张拉整体模型主梁成桥工况和收缩徐变工况下内力和应力结果。结果表明,采用一次张拉和分批张拉对主梁受力性能影响较小,但分批张拉减小了预应力张拉时所产生的损失,同时减小了混凝土收缩徐变对主梁的影响,有利于减小主梁位移。

催生少年儿童分批入队光荣感的“四个行动”

“从源头培养少先队员的光荣感”是构建阶梯式成长激励体系的重要内容,也是实施全童分批入队的主要目的。江苏省无锡市连元街小学聚焦主责主业,坚持面向全体,强调过程育人,积极构建贯穿入队前后、持续渐进发展的激励行动,把好少年儿童分批入队源头关,催生少年儿童分批入队光荣感。

配送中心拣货作业中的订单分批策略研究

针对配送中心采取批量拣货时首先必须解决的订单分批问题,介绍了订单分批的四种方式及分批策略。同时针对固定时窗分批的不足,提出了时窗大小的动态设计方法。

联合拣选与分拣条件下的订单分批问题研究

针对分区拣选与自动循环分拣线相结合的分拣系统中的订单分批问题开展研究。提出延迟订单数量最少、平均延迟时间最小的多目标订单分批排序模型,应用VNS算法进行求解,采用被动分波缓解分拣线堵塞。案例分析结果表明,订单到达率λ=5时,先到先服务指派规则下联合拣选和分拣的分批策略与仅考虑拣选的订单分批策略相比,在延迟订单数量、平均延迟时间上优化率分别为88.8%和80.4%,固定优先级指派规则下,两项指标优化率达到100%,证明当前条件下联合拣选和分拣的分批策略对减少订单履行延迟具有较好的效果。最后,通过讨论订单到达率和交付通道数量的敏感度分析,进一步推广实验结果,给出参数选择的依据。

基于多目标混合进化算法的作业车间混排可变分批节能调度方法

针对作业车间分批调度问题,集成可变子批划分和子批混排策略,考虑批量划分约束、子批混排加工约束等,建立了最小化能耗和完工时间的混排可变分批调度优化模型,并提出了一种改进多目标混合进化算法。为了协调算法的全局搜索与局部搜索性能,将Jaya算法种群更新机制引入基于分解的多目标进化算法中,同时结合混排可变分批调度问题特征,设计了一种基于子批拆分/合并与关键链相结合的局部搜索策略。基于不同规模算例,对比分析了所提出的算法与其他经典算法的求解性能。实验结果表明,所提出的算法在Pareto解集收敛性和分布性方面具有明显优势,同时所提出的混排可变分批策略可有效降低能耗、缩短完工时间。

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。

“RMFS”拣选系统的订单分批优化

在全球零售额和当天交货量不断增长的时代,实现订单的快速交付和优质分批是影响移动机器人履行系统(Robotic Mobile Fulfillment Systems,RMFS)拣选效率的关键因素.为构造高质量订单分配批次、提升RMFS系统拣选效率,提出融合大邻域搜索的改进差分进化算法(LNS_DE),引入大邻域搜索的破坏与修复思想及一批基于随机、基于最大代价贡献和基于集中批次的移除算子以及新的插入算子组件,以最小化订单总延迟时间为目标建立订单分批优化模型,并针对不同订单规模算例进行实验仿真.仿真结果表明,所提出的订单分批优化算法较差分进化算法(DE)相比求解质量更优,性能更稳定、收敛速度更快,尤其当订单数量增大时,LNS_DE算法解的平均值优化比例不断扩大,这为提高RMFS系统拣选效率,实现订单快速响应提供有效决策指导.

最小化完工时间和为第一目标的多目标不相容分批排序

研究以工件总完工时间为第1目标的多目标不相容分批排序问题,对于加权总完工时间和最大延误为第2目标的排序问题给出了多项式时间的算法。对于误工工件个数和工件总延误为第2目标的排序问题的不同情况进行了讨论,给出了多项式时间算法或证明了其复杂性。