分布式装配置换流水车间调度问题研究综述

近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly permutation flowshop scheduling problem,DAPFSP),介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难,进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP,从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨,分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标,具有零等待等约束,以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。最后,对有待进一步开展的研究工作进行展望。

混合三维分布估计算法求解分布式加工装配和车辆配送集成调度问题

本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.

基于改进生物地理学优化算法的分布式装配置换流水车间调度问题

提出了一种改进的生物地理学优化(MBBO)算法,以最小化最大完工时间为目标,求解分布式装配置换流水车间调度问题。MBBO算法在初始化阶段利用加工时间最短(SPT)规则和NR2规则对生成的可行解进行初步优化;然后在变异阶段采用基于工厂完工时间的工件插入启发式方法调整工件的工厂分配及加工顺序;最后结合模拟退火算法,跳出局部最优解,增强算法的全局搜索能力。对900个小型实例和540个大型实例进行仿真计算,并与现有的12种启发式与元启发式算法以及基本生物地理学优化(BBO)算法进行比较,证明了MBBO算法的优越性,同时更新了70个实例的最新已知最优方案。

混合交叉熵算法求解模糊分布式装配流水线低碳调度问题

本文针对实际生产过程中普遍存在的不确定性,采用模糊数表示工件的加工时间与产品的装配时间,以同时最小化模糊最大完工时间和模糊总能耗为优化目标,建立模糊分布式装配流水线低碳调度问题(FDAPFLSP)的模型,进而提出一种混合交叉熵算法(HCEA)进行求解.首先,通过分析现有三角模糊数排序准则特点,并考虑生产调度问题的基本约束,设计一种实用的三角模糊数排序修正准则.其次,为增强算法性能,设计一种自适应变邻域局部搜索以实现对解空间不同区域的有效搜索.最后,仿真实验与算法对比验证HCEA可有效求解FDAPFLSP.

加工装配式流水车间节能调度建模与优化

为解决具有加工装配一体化的流水车间节能调度问题,以加工机器最小能耗为优化目标,建立加工装配式流水车间节能调度模型。该模型将装配线视为具有特殊约束的加工生产线,再结合考虑车间工件工序、装配工序、装配子件加工等约束条件。分别针对简单和复杂装配约束的问题,采用混合差分进化算法求解最小能耗下工件调度方案,并与自适应差分算法对比。实验结果证明了混合差分进化算法求解该问题的有效性。

分布式装配阻塞流水车间调度算法研究

针对以装配完成时间为优化目标的分布式装配阻塞流水车间调度问题(DABFSP),提出一种协同帝王蝶优化(CMBO)算法.在算法的初始化阶段,CMBO有效利用分布式装配阻塞流水车间调度问题的特征,采用构造式的方法产生可行调度序列,并作为算法的初始解;在迭代过程中,CMBO利用两种协同的离散化算子更新种群;在局部搜索阶段,CMBO利用最优解的邻域信息进一步提升解的精度与质量.在以不同工件数、机器数、工厂数和产品数为组合的900个问题实例中,测试和比较了CMBO算法及其他先进对比算法的性能.实验结果及统计学分析表明:CMBO算法在求解分布式装配阻塞流水车间调度问题时优于其他两种对比算法.

基于多维EDA算法的低碳分布式装配流水车间调度

针对低碳分布式装配置换流水车间调度问题(LC_DAPFSP),建立以同时最小化总能耗和总完工时间为优化目标的数学模型,进而提出一种多维分布估计算法(MEDA)以进行求解.首先,采用随机方法和启发式算法共同生成初始化种群;其次,建立基于矩阵立方体的概率模型,用于合理学习并积累优质解的块结构信息和序关系信息,同时设计有效采样机制对概率模型采样以生成新种群,从而合理引导算法搜索方向并发现可行解空间中的优质解区域;然后,为平衡算法的全局探索与局部开发能力,提出基于问题特性的变邻域局部搜索方法,可对全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索;最后,通过仿真实验与算法对比验证MEDA是求解LC_DAPFSP的有效算法.

百佳机械:再战高质发展新征程

2021年对于山东百佳纺织机械有限公司而言,是企业高质量发展元年。位于山东诸城150亩的新厂房4月落成、6月正式投产。先进的电泳、喷涂自动流水线,自动智能化的加工车间,工艺更加完善的装配车间……这一切都让百佳机械董事长朝建充满自信。站在高质量发展新征程的起点,百佳机械将更快、更优、更新地把企业的喷水织机、喷气织机、倍捻机推向市场。