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求解同顺序加工调度问题的一种启发式方法 被引量:5
1
作者 王正元 岑凯辉 谭跃进 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1124-1128,共5页
为了更加有效地求解同顺序加工调度问题,分析了现有启发式求解方法,发现影响解的质量的主要因素是调整近似解的方法和初始解,其中调整近似解的方法对解的质量影响较大。对此,提出了一种新的启发式方法。新方法中的调整方法考虑了调整对... 为了更加有效地求解同顺序加工调度问题,分析了现有启发式求解方法,发现影响解的质量的主要因素是调整近似解的方法和初始解,其中调整近似解的方法对解的质量影响较大。对此,提出了一种新的启发式方法。新方法中的调整方法考虑了调整对最短总加工时间的影响,调整任意给定的近似解不会降低解的质量,经过迭代运算,可以逐步改善近似解;新方法采用了多起点策略,利用调整方法调整不同初始解,选取最好的近似解作为问题的解,从而减小了初始解对问题解的质量的影响。实验结果表明,这种方法是有效的。 展开更多
关键词 同顺序加工调度问题 调度 启发式方法
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基于启发式倒排算法的配合加工调度问题研究 被引量:1
2
作者 赵芳 姜莉莉 习小英 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第12期52-54,共3页
实际生产中的配合加工调度问题是生产调度理论研究的一个难点,它既要考虑常规调度标准约束,还要考虑工件与工件之间的配合工序约束。以最短加工时间为目标函数,建立配合加工调度模型,并采用启发式倒排算法对其进行求解。该算法能有效保... 实际生产中的配合加工调度问题是生产调度理论研究的一个难点,它既要考虑常规调度标准约束,还要考虑工件与工件之间的配合工序约束。以最短加工时间为目标函数,建立配合加工调度模型,并采用启发式倒排算法对其进行求解。该算法能有效保证工件交货期,最后以一个实例验证算法的有效性。 展开更多
关键词 启发式 倒排 验证算法 加工调度 问题研究 scheduling algorithm based 配合加工 工件 序约束 生产调度 目标函数 理论研究 加工时间 调度问题 调度模型 常规调度 有效性 交货期 求解
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同顺序加工调度问题的一种精确求解方法
3
作者 王正元 武红霞 《机电产品开发与创新》 2005年第z1期157-158,172,共3页
同顺序加工调度问题是NP问题,分析了这类问题的特点及求解的难点,结合广度优先搜索方法的特点,提出了启发式双侧广度优先搜索方法,混合使用动态规划方法、下界算法和近似求解方法求解同顺序加工调度问题.实验结果表明,启发式双侧广度优... 同顺序加工调度问题是NP问题,分析了这类问题的特点及求解的难点,结合广度优先搜索方法的特点,提出了启发式双侧广度优先搜索方法,混合使用动态规划方法、下界算法和近似求解方法求解同顺序加工调度问题.实验结果表明,启发式双侧广度优先搜索方法求解同顺序加工调度问题时,可以大大减少搜索次数,适合于求解工序较少的同顺序加工调度问题;如果下界算法较好,还能快速求解工序较多的同顺序加工调度问题. 展开更多
关键词 动态规划 组合优化 同顺序加工调度问题 启发式
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求解同顺序加工调度问题的一种改进遗传算法 被引量:7
4
作者 王凌 郑大钟 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期74-79,共6页
同顺序加工调度问题是一类典型的 NP-hard问题 ,具有广泛的工程背景 ,该问题的研究具有重要的理论意义和工程价值 ,同时开发有效的优化算法一直是该领域的热门课题 .结合启发式和随机方法产生初始解 ,对种群进行分解并用多种交叉操作进... 同顺序加工调度问题是一类典型的 NP-hard问题 ,具有广泛的工程背景 ,该问题的研究具有重要的理论意义和工程价值 ,同时开发有效的优化算法一直是该领域的热门课题 .结合启发式和随机方法产生初始解 ,对种群进行分解并用多种交叉操作进行进化 ,在整体替换后用模拟退火的 Metropo-lis抽样过程代替变异操作 ,本文提出了一种改进的遗传算法 ,算法保证了初始种群一定的质量和多样性 ,多种交叉操作有利于丰富搜索行为 ,在温度控制下的抽样过程成为概率可控的变异操作且搜索行为一定程度上可控 .基于典型算例的仿真研究验证了改进遗传算法的有效性和较好的初值鲁棒性 ,其优化质量大大优于传统遗传算法和著名的 NEH启发式方法 . 展开更多
关键词 同顺序加工调度问题 遗传算法 启发式方法 NP问题
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不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法 被引量:8
5
作者 张铭鑫 张玺 +1 位作者 彭建刚 陈鸿海 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期433-439,542,共8页
针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建... 针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。 展开更多
关键词 再制造 加工车间调度 模糊机会约束规划 混合智能算法
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求解液压阀块加工车间调度的多作用力微粒群算法 被引量:7
6
作者 陈东宁 张瑞星 +1 位作者 姚成玉 茜彦辉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期369-378,共10页
为有效地解决液压阀块加工车间调度问题,考虑工序间和机器间的约束关系,以最大完成时间最小为目标,给出了液压阀块加工车间调度优化模型。为平衡算法的全局和局部搜索能力,提出了多作用力微粒群(MFPSO)算法,采用多作用力阶段性搜索策略... 为有效地解决液压阀块加工车间调度问题,考虑工序间和机器间的约束关系,以最大完成时间最小为目标,给出了液压阀块加工车间调度优化模型。为平衡算法的全局和局部搜索能力,提出了多作用力微粒群(MFPSO)算法,采用多作用力阶段性搜索策略,将搜索过程划分为前期、中期、后期3个阶段,并对应构造单一斥力、平衡引斥力、单一引力3种作用力规则,在不同搜索阶段采用不同的作用力规则,提高了算法的搜索机制和寻优性能。将MFPSO算法用于求解液压阀块加工车间调度问题,利用矩阵变量来处理约束条件,给出了一种基于矩阵的微粒编码、解码方法。通过液压阀块加工车间调度优化实例,将MFPSO算法与微粒群算法、中值导向微粒群算法、扩展微粒群算法、蚁群算法进行了对比,结果表明,提出的MFPSO算法结果最优,从而验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 液压阀块加工车间调度 微粒群算法 作用力规则 MFPSO算法
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考虑机器周期性维护的不确定加工车间调度优化研究
7
作者 宋栓军 戴宁 何靖 《制造业自动化》 CSCD 2018年第2期54-56,69,共4页
为使加工车间调度问题更加符合实际,将不确定加工时间和机器的预防性维护周期考虑到车间调度问题中。首先,建立考虑服从正态分布的随机加工时间和机器的预防性维护周期的联合优化模型,该模型以最大完工时间的期望最小为目标函数;其次,... 为使加工车间调度问题更加符合实际,将不确定加工时间和机器的预防性维护周期考虑到车间调度问题中。首先,建立考虑服从正态分布的随机加工时间和机器的预防性维护周期的联合优化模型,该模型以最大完工时间的期望最小为目标函数;其次,对基于多层编码的遗传算法进行编码操作,每个个体表示全部工件的加工顺序;最后,通过MATLAB中进行了仿真实验。通过实例验证了该模型的合理性和算法的有效性。对实际工业生产中车间加工调度具有重要的意义。 展开更多
关键词 加工车间调度 不确定加工时间 正态分布 预防性维护
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基于基因表达式编程的单AGV加工车间调度规则生成 被引量:4
8
作者 成丽新 唐秋华 张利平 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第1期43-49,共7页
考虑到在含AGV的加工车间中,将AGV调度独立于工件调度会使问题复杂化,详细分析了单AGV与加工车间集成的调度问题特征并提供了解决方案。由于调度规则简单、易于应用且能及时响应生产环境,以最小化完工时间为目标,基于基因表达式编程智... 考虑到在含AGV的加工车间中,将AGV调度独立于工件调度会使问题复杂化,详细分析了单AGV与加工车间集成的调度问题特征并提供了解决方案。由于调度规则简单、易于应用且能及时响应生产环境,以最小化完工时间为目标,基于基因表达式编程智能挖掘出适用于该问题的高效调度规则,并详细介绍了算法用于调度规则设计的编码、两阶段解码以及规则挖掘流程。一系列典型规则对比实验以及大规模标杆案例测试证明了所挖掘规则的高效性、鲁棒性。并且通过对规则分析,找出了影响该问题的属性及其内在规律。 展开更多
关键词 单AGV加工车间调度 基因表达式编程 调度规则
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基于滚动时域优化策略的玻璃深加工车间调度研究 被引量:1
9
作者 季娜 蔡红霞 钱晖 《工业控制计算机》 2017年第3期42-44,共3页
基于滚动时域优化基本框架,设计了一种生产设备出现故障情况下周期和事件混合驱动的动态调度策略。同时采用纵横双层协同进化的多种群遗传算法,并结合滚动窗口技术对静态调度的多种群遗传算法模型进行适当的修正。最后,对玻璃深加工车... 基于滚动时域优化基本框架,设计了一种生产设备出现故障情况下周期和事件混合驱动的动态调度策略。同时采用纵横双层协同进化的多种群遗传算法,并结合滚动窗口技术对静态调度的多种群遗传算法模型进行适当的修正。最后,对玻璃深加工车间生产实例进行仿真求解,结果表明通过使用双层编码多种群遗传算法在线优化滚动窗口中的工件,可以解决生产设备故障情况下的玻璃深加工车间调度问题,使突发事件能够及时得到处理。验证了该动态调度策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 玻璃深加工车间调度 动态调度 滚动时域 多种群遗传算法
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半导体封装阶段批加工设备调度 被引量:2
10
作者 邢轶斌 徐海滨 康永 《电子技术与软件工程》 2019年第16期119-120,共2页
本文在总结批加工设备调度研究成果的基础上,提出了三种同时考虑半导体生产等环节的半导体封装阶段批加工设备调度规则以不同规模为基础的半导体封装阶段模型,在非批加工设备使用相异的调度制度的情况下,对新提出的半导体封装阶段批加... 本文在总结批加工设备调度研究成果的基础上,提出了三种同时考虑半导体生产等环节的半导体封装阶段批加工设备调度规则以不同规模为基础的半导体封装阶段模型,在非批加工设备使用相异的调度制度的情况下,对新提出的半导体封装阶段批加工设备调度规则进行了仿真实验。实验结果显示,与现如今运用较广的固定加工批量调度规则相比,新提出的半导体封装阶段批加工设备调度规则能够使半导体封装工作得以更好地落实,降低延工率、返工率,提升产品交货效率和质量,并在一定程度上保护半导体性能。 展开更多
关键词 半导体 封装阶段 加工设备调度
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卫星观测联合调度问题的VRP与JSP模型 被引量:4
11
作者 李菊芳 谭跃进 《系统工程》 CSCD 北大核心 2006年第6期111-115,共5页
针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题,对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究,探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术间的相互关系,在此基础上,给出了一种可行... 针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题,对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究,探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术间的相互关系,在此基础上,给出了一种可行的卫星观测联合调度问题的建模方式,并利用约束规划工具软件进行了实现。与其它形式模型的比较表明,所建模型的求解效率和质量更适合大规模卫星调度问题的实际应用需求。 展开更多
关键词 卫星观测 联合调度 建模 车辆路线问题 加工调度问题
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基于遗传算法的机床加工任务调度研究 被引量:1
12
作者 李郝林 丁尚杰 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期27-30,共4页
基于遗传算法,解决车间生产任务调度的问题。生产调度是自动化制造系统能否取得预期经济效益的关键技术之一,目标是缩短制造周期,提高生产资源利用率,保证生产任务按时完成。其中把加工刀具的分配作为首要约束条件,同时考虑加工工序的... 基于遗传算法,解决车间生产任务调度的问题。生产调度是自动化制造系统能否取得预期经济效益的关键技术之一,目标是缩短制造周期,提高生产资源利用率,保证生产任务按时完成。其中把加工刀具的分配作为首要约束条件,同时考虑加工工序的前后顺序,利用顺序交叉(OX)方法和顺序变异方法分别完成交叉变异过程。本文所编写的算法使任务调度程序与刀具管理相结合,调度结果更接近实际情况。另外根据刀具使用情况、刀具数量和加工任务以及加工任务的交货期,在出现多个任务竞争一把刀具时,解决刀具的分配问题,并根据工序加工时间和交货时间建立调度优先级。通过实际生产应用证明,优化计算结果具有较好实际应用价值。本文利用VisualBasic软件和SQL数据库作为工具,研究并开发了调度管理系统,主要包括任务编排,生产调度,刀具管理等功能。 展开更多
关键词 机床加工调度 遗传算法 刀具分配 染色体编码
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考虑模糊作业时间的再制造加工车间多目标调度方法 被引量:7
13
作者 郭钧 钟精诚 +2 位作者 杜百岗 吴锐 李益兵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1497-1504,共8页
针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种... 针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合人工鱼群算法对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合人工鱼群算法的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性. 展开更多
关键词 再制造加工车间调度 模糊作业时间 多目标优化 混合人工鱼群算法 多种群协同
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Strategy of changing cracking furnace feedstock based on improved group search optimization
14
作者 年笑宇 王振雷 钱锋 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期181-191,共11页
The scheduling process of cracking furnace feedstock is important in an ethylene plant. In this paper it is described as a constraint optimization problem. The constraints consist of the cycle of operation, maximum tu... The scheduling process of cracking furnace feedstock is important in an ethylene plant. In this paper it is described as a constraint optimization problem. The constraints consist of the cycle of operation, maximum tube metal temperature, process time of each feedstock, and flow rate. A modified group search optimizer is proposed to deal with the optimization problem. Double fitness values are defined for every group. First, the factor of penalty function should be changed adaptively by the ratio of feasible and general solutions. Second, the "excellent" infeasible solution should be retained to guide the search. Some benchmark functions are used to evaluate the new algorithm. Finally, the proposed algorithm is used to optimize the scheduling process of cracking furnace feedstock. And the optimizing result is obtained. 展开更多
关键词 Cracking furnace Scheduling of feedstock Group search optimizer Adaptive penalty function Double fitness values
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Process Planning and Scheduling Integration in an Open Manufacturing Environment
15
作者 娄平 刘泉 +2 位作者 周祖德 全书海 方宝红 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2009年第2期177-182,共6页
New open manufacturing environments have been proposed aiming at realizing more flexible distributed manufacturing paradigms,which can deal with not only dynamic changes in volume and variety of products,but also chan... New open manufacturing environments have been proposed aiming at realizing more flexible distributed manufacturing paradigms,which can deal with not only dynamic changes in volume and variety of products,but also changes of machining equipments,dispersals of processing locations,and also with unscheduled disruptions.This research is to develop an integrated process planning and scheduling system,which is suited to this open,dynamic,distributed manufacturing environment.Multi-agent system(MAS)approaches are used for integration of manufacturing processing planning and scheduling in an open distributed manufacturing environment,in which process planning can be adjusted dynamically and manufacturing resources can increase/decrease according to the requirements.One kind of multi-level dynamic negotiated approaches to process planning and scheduling is presented for the integration of manufacturing process planning and scheduling. 展开更多
关键词 multi-agent systems production scheduling process planning integrution negotialtion
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Job-shop Scheduling with Multi-objectives Based on Genetic Algorithms
16
作者 周亚勤 李蓓智 陈革 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2003年第3期57-62,共6页
The technology of production planning and scheduling is one of the critical technologies that decide whether the automated manufacturing systems can get the expected economy. Job shop scheduling belongs to the special... The technology of production planning and scheduling is one of the critical technologies that decide whether the automated manufacturing systems can get the expected economy. Job shop scheduling belongs to the special class of NP-hard problems. Most of the algorithms used to optimize this class of problems have an exponential time; that is, the computation time increases exponentially with problem size. In scheduling study, makespan is often considered as the main objective. In this paper, makespan, the due date request of the key jobs, the availability of the key machine, the average wait-time of the jobs, and the similarities between the jobs and so on are taken into account based on the application of mechanical engineering. The job shop scheduling problem with multi-objectives is analyzed and studied by using genetic algorithms based on the mechanics of genetics and natural selection. In this research, the tactics of the coding and decoding and the design of the genetic operators, along with the description of the mathematic model of the multi-objective functions, are presented. Finally an illu-strative example is given to testify the validity of this algorithm. 展开更多
关键词 job shop scheduling multi-objective optimization genetic algorithms
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A decomposition approach to job-shop scheduling problem with discretely controllable processing times 被引量:2
17
作者 NIU GangGang SUN ShuDong +1 位作者 LAFON Pascal YANG HongAn 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2011年第5期1240-1248,共9页
Job-shop scheduling problem with discretely controllable processing times (JSP-DCPT) is modeled based on the disjunctive graph, and the formulation of JSP-DCPT is presented. A three-step decomposition approach is prop... Job-shop scheduling problem with discretely controllable processing times (JSP-DCPT) is modeled based on the disjunctive graph, and the formulation of JSP-DCPT is presented. A three-step decomposition approach is proposed so that JSP-DCPT can be handled by solving a job-shop scheduling problem (JSP) and a series of discrete time-cost tradeoff problems. To simplify the decomposition approach, the time-cost phase plane is introduced to describe tradeoffs of the discrete time-cost tradeoff problem, and an extreme mode-based set dominant theory is elaborated so that an upper bound is determined to cut discrete time-cost tradeoff problems generated by using the proposed decomposition approach. An extreme mode-based set dominant decomposition algorithm (EMSDDA) is then proposed. Experimental simulations for instance JSPDCPT_FT10, which is designed based on a JSP benchmark FT10, demonstrate the effectiveness of the proposed theory and the decomposition approach. 展开更多
关键词 job-shop scheduling discretely controllable processing times time-cost tradeoff DECOMPOSITION
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