基于灰狼优化算法的装配式预制构件生产调度优化研究

合理优化预制构件的生产调度是降低装配式生产成本的一种方式。在考虑到构件生产资源约束的前提下,建立了装配式预制构件生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进离散灰狼优化算法(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)并带入实际案例进行了测试。将改进后的离散灰狼算法、Palmer启发式算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结果进行了对比,结果表明:改进后的离散灰狼算法优于Palmer法和遗传算法,且在合理安排调度后能够提升预制构件的生产效率。

具有最大作业延迟的生产调度优化算法及仿真

成组作业优化调度问题中的作业根据其加工特点要求可分成若干作业类。同一类的作业连续加工 ,其后的作业不需要机器设置花费 ,而不同类的作业连续加工 ,其后的作业需要机器设置花费。当优化目标是最大作业延迟时 ,单机成组作业优化调度是HP -hard。本文在利用优化性质的基础上 ,提出了一种适于大规模优化调度问题的多项式时间算法。仿真实验表明该算法具有良好的性能。

炼油生产调度优化模型研究

本文针对炼油厂一次加工采用原油混烧方式的特点，研究了以满足二次加工质量卡边要求为目标的生产调度优化模型，为保证产品质量的稳定和降低原油成本，研究了原油需求预测模型，并介绍了两个模型求解算法的特点。

带有外包考虑的两阶段流水车间生产调度优化问题

将外包引入传统的生产调度优化问题,针对包括自产车间和外包车间在内的两阶段流水车间,考虑自产车间的定修、外包基于批次的运输以及外包车间的变动加工成本等因素,以最小化自产/外包总工期与最小化总成本为目标,构建混合整数非线性规划模型,解决包括加工任务分派、自产与外包各自的加工次序在内的生产调度优化问题。鉴于其属于NP-hard问题,设计了基于规则的启发式算法求解。最后运用数值实验验证了算法的有效性,并从运作管理的视角分析外包资源对生产系统的影响,进而对带有外包的调度优化策略与主要参数进行了敏感性分析。

基于多层编码遗传算法的两阶段装配式建筑预制构件生产调度优化

随着装配式建筑技术的发展和应用,多种类、多数量的预制混凝土构件生产进度优化问题随之产生,并且日益成为行业市场提升生产效率和竞争力的关键因素。在对比分析预制构件生产与一般制造业区别的基础上提出预制构件厂生产参数的量化途径,采用基于多层编码遗传算法解决预制构件的生产调度优化问题;提出两阶段的优化模式从而实现优化算法准确性的提升,使得预制构件生产企业有效优化生产管理、提升资金使用效率从而实现增效降本。

基于模拟退火算法的MTS型实木家具生产调度优化研究

为解决MTS(库存生产,Make to stock)型实木家具生产调度的问题,提高家具企业的生产效率。通过对MTS型实木家具企业生产实际特点的分析,将具有全局优化性能和强鲁棒性能特点的模拟退火算法运用到家具生产调度中,以实现实木家具生产调度中最小化最大完工时间的优化目标。根据MTS型家具企业生产调研的数据,利用python软件进行模拟退火算法设计并进行仿真实验。结果表明,退火算法能够有效优化MTS型实木家具企业的生产调度,使生产效率提高了8.3%,这对于解决家具生产调度问题有一定的借鉴意义。

工业生产调度优化问题的研究

总结了近些年来工业生产调度优化问题的研究进展和成果,分析和比较了一些常用的研究方法,指出了一些尚待研究的问题和发展趋势.

考虑染色机清洗的印染生产过程优化调度

目前印染车间作业计划还是依靠人工经验和软件辅助来安排,而不是通过建立数学模型描述生产过程和求解获得的,所以非常耗时,作业计划的生产效率低,甚至不能满足订单的交货期.文中提出了包含染色机清洗的印染生产过程优化调度数学模型,建立产品加工,工序,设备和交货期等的约束,以最大程度满足订单交货期为目标函数.不论订单有多少,印染生产过程有几条生产线,同一生产工序有几种生产设备,该模型都能满足印染生产过程调度的要求,只是数据文件的大小和模型求解的复杂度不同.以印染企业的5个订单为案例,通过ILOG CPLEX软件求解调度模型,获得订单车间作业计划.研究结果表明,生产的安排满足了订单的交货期,染色机只清洗了一次,模型的求解时间为秒级,极大地提高了印染车间作业计划安排的精确和效率.

基于管理审计视角下SERU生产系统调度优化研究

当前,我国制造业发展不平衡不充分的问题凸显,生产效率低下的问题亟待解决。因此研究了学习曲线效应下的SERU生产系统的调度优化问题,提出一种通用的解法将SERU生产系统的调度优化问题转换为指派问题,得出SERU生产系统调度优化可行方案和最优方案,并通过具体算例验证了该方法的有效性。最后基于管理审计的视角,对SERU生产系统的的未来发展进行合理规划与展望。

炼油厂非线性优化生产调度模型研讨

炼油厂在生产调度过程中受到市场需求等很多不确定因素影响,如何使效益最大化。本文以一体化供应链思想为基础,结合物料、收率、加工能力的限制,加入能耗和库存的约束,建立生产与库存模型。以利润最大为目的,对各装置的产品产量进行合理安排。考虑到此问题的模型中,约束条件相互制约,使得问题无解。我们巧妙地采用了最小二乘法求解该问题,最后的实例数值验证了模型和算法的可行性和有效性。

基于Agent的生产优化调度系统

生产调度过程是实施的关键部分,也是企业实现优化的核心。文章提出了一种基于的智能优化调度系统,利用把多CIMSAgentAgent种不同的优化调度方法结合在一起,实现不同的优化方法的互补,从而使企业的生产过程优化。

不确定市场下的炼厂生产非线性规划模型与调度优化

针对市场需求等不确定因素的影响,考虑到炼厂生产调度过程中能耗和库存的约束要求等实际情况,应用供应链管理思想,建立炼厂生产与库存非线性规划优化模型;为使目标函数即炼厂的利润最大或是成本最小,对决策变量为各装置产品的产量进行优化排产;考虑到这类复杂系统的优化模型中,存在约束条件相互制约而导致无解的情况,采用最小二乘法求解,得到最符合各个约束条件的妥协解。

采用优化生产调度进行印染废水源头控制的研究进展

总结了当前国内外印染企业运用优化生产调度实现废水排放源头控制的研究现状。介绍了优化生产调度系统的工作过程。从实际生产应用的角度出发,分析了不同优化算法进行生产调度存在的问题,提出了改进意见,同时对如何建立基于大数据采集的优化生产调度系统进行了阐述。对印染企业如何运用大数据采集系统进行优化生产调度并结合水资源综合利用实现全行业的清洁生产进行了展望。

深度融合企业生产环节的最大需量优化控制方法

随着电力体制改革不断深入,基本电价执行方式不断完善,工业企业应借助更多方式的用户需求响应智能控制决策,以减轻自身用电成本负担。以流程工业降低基本电费成本为背景,已有研究多基于简单的线性生产系统进行优化调度,并未考虑实际复杂运行约束情况以及负荷转移成本,为此提出了一种深度融合企业生产环节并计及负荷转移成本的最大需量优化控制方法。考虑设备工序对应关系及生产流程约束,建立基于有向图的企业用电生产调度模型;根据企业历史最大需量日负荷,以基本电费及负荷转移成本之和最小为目标,采用混合整数线性规划方法决策出最优生产调度方案。算例结果表明,采用最大需量优化控制方法能够在一定程度上降低用电成本,成本节省率可达6.91%,验证了该方法的可行性和实效性。

不确定可重入定点装配车间集成生产计划与调度

为满足工厂—车间一体化管理需求,研究了不确定可重入定点装配车间生产计划与调度集成优化问题。在分析车间装配特点的基础上,利用期望值描述不确定可重入情况,建立了双层生产计划与调度集成优化随机期望值模型,上层为能力约束的生产计划模型,下层为不确定可重入定点装配车间调度模型。提出了一种具有双层结构的交替迭代式改进遗传算法,上层用精英遗传算法求解生产计划,代入下层后采用基于随机模拟技术的遗传模拟退火算法求解生产调度,然后将调度结果返回上层重新求解新计划,如此不断交替迭代以实现计划与调度的同时优化。通过算例仿真验证了模型及算法的有效性。为制定不确定可重入定点装配车间生产计划与调度提供了一种合理可行的方法。

基于NSGA-II的炼钢-连铸调度多目标优化

为了多目标优化炼钢-连铸生产调度问题,引入了快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。以最小化浇次计划完工时间和最小化中间等待时间作为优化目标,依据炼钢-连铸工艺要求建立数学模型,通过NSGA-II在解空间搜索Pareto最优解集。仿真结果表明,该算法解决炼钢-连铸调度问题,能够迅速得到性能优越的Pareto前端,编排出高质量的生产计划,提高决策者的工作效率。

变批量车间调度文化进化算法研究及应用

针对JIT环境下柔性生产的要求,多品种小批量生产使车间调度规划更加困难,许多生产调度优化问题属于NP-hard问题,其求解通常采用智能启发式算法。文化进化算法基于文化算法、文化进化思想及超群进化思想,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到变批量Flowshop问题的求解,用Matlab编程仿真测试,结果表明用此算法进行批量分割,解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于AGA算法。

面向智能矿山的数字孪生技术研究进展

智能矿山领域数字孪生技术的应用需面对较多复杂性、特殊性的技术突破。阐述了数字孪生在智能矿山领域的适用性,归纳梳理了数字孪生技术在煤矿安全、生产及运营管理等方面的研究及应用现状:在煤矿安全管理方面,数字孪生技术主要应用于灾害预警、风险管控、灾害救援等;在煤矿生产方面,数字孪生技术主要应用于采掘工作面区域整体、单机机械装备状态监测及控制、机械装备预测性维护。从物理实体、虚拟实体、连接交互、数字孪生数据及功能服务5个维度入手探讨了智能矿山领域数字孪生亟待解决的关键共性问题:物理实体维度需重点突破全面感知及控制装备的研发,虚拟实体维度需深入进行物理、行为、规则模型的研究,连接交互维度需攻关煤矿井下5G网络传输关键技术,数字孪生数据维度需解决高性能计算等问题,功能服务维度需研发仿真软件及人工智能算法,以便更好地适应现场环境。从矿井规划设计、开发、建设阶段的灾害预防性设计、生产系统设计、地质环境预测,矿井生产运营阶段的灾害预警及防控、生产调度决策优化、生产设备全生命周期管理等方面展望了数字孪生技术在智能矿山领域的发展趋势,认为宜针对关键部件或装备,核心环节,重要或危险场所、区域等进行精细化孪生。

两阶段法求解混装模式下的加热炉调度

针对目前加热炉调度模型少有考虑混装模式下加热炉调度优化的不足,建立了连铸-热轧混装一体化模式下的加热炉生产调度优化模型,并提出了基于贪婪算法和模拟退火算法的两阶段求解方法。生产数据测试表明该模型和算法能有效解决加热炉调度问题。

一种基于时间槽描述的印染车间调度研究与实现

以某印染企业实际的生产过程为背景,依据其生产工艺提出的应用与印染行业的基于时间槽描述生产过程调度模型,引进了一种预排序规则,通过一个三维约束变量实现作业车间的精确调度。结合实际生产车间调度数据并借助于ILOG工具对模型进行求解,验证了所建立的印染车间调度模型的有效性与可行性。