可重入流水车间类型模具热处理生产动态批调度

为有效控制流水车间类型模具热处理生产,总结了一类两阶段平行机批调度问题。任务属于不相容多工件族,具有动态到达和重入加工的特点。构建了加权拖期惩罚指数和能耗指数两个优化目标,以满足企业推行准时与节能生产的现实需要;建立了事件驱动与滚动排产的混合调度机制,对淬火炉完工或任务到达进行实时响应,同时对回火任务进行滚动排产;构建了启发式算法进行求解,总体采用"先分后合"的方式解耦工件族间的相互干扰,即先针对单工件族建立双层折衷规划模型来确定最佳淬火批次及其对应的回火排产方案,后综合评价确定全局最佳淬火批次及其对应的回火排产方案。仿真研究表明,与两种常用调度规则相比,所提方法具有明显的优越性。

一种基于混合Petri网的批过程动态调度算法

针对批处理过程动态调度问题的特点 ,以赋色时间限制混合Petri网为工具 ,建立了批过程动态调度的混合Petri网模型 ,将批过程的调度问题映射为求Petri网中变迁的最优激发序列问题 .在此模型基础上 ,根据动态规划基本原理 ,以资源的终极利用即最短生产周期作为调度目标 ,提出了一种基于赋色时间限制混合网模型求取变迁的最优激发序列的方法 ,并针对实际情况中出现的复杂的中间产品存贮策略 ,讨论了在各存贮策略约束下该模型中时间限制区间的确定方法 ,最后以炼钢 连铸生产系统的过程调度为例 ,对该算法进行了仿真 .多次仿真结果表明 ,当任务和设备的初始时刻或者过程的动态过程发生改变时 ,调度结果各不相同 ,从而验证了该算法的有效性 .

事件与周期驱动的两阶段模具热处理车间调度

针对模具制造过程中调质工序的生产控制特点,总结其为一类柔性flow-shop类型批调度问题。任务属于多不相容工件族,且具有动态到达性和随机重入性,而任务成批完工也将不利于模具物料的渐增式齐套。面对此问题,构建了事件与周期双驱动的混合调度机制,即通过特定事件驱动工序交货期计算、淬火工序上机决策与排产方案反应式调整等高效启发式算法,以对车间环境的随机变化进行实时响应,具有较高的鲁棒性;而鉴于回火工序的任务信息相对已知,则通过预定周期驱动滚动排产遗传算法,确保调度方案的全局优度。最后通过全面的仿真实验,说明了所提方法的有效性和适应性。