基于启发式调度规则的能力需求计划算法

传统的能力需求计划方法不能准确地反映实际生产能力需求与负荷。为此设计了基于启发式调度规则的能力需求计划算法,该算法将基于启发式规则的调度算法作用于物料需求计划进行能力需求计算,并对设备负荷率、关键设备资源和关键任务等关键能力信息的计算方法进行了重新定义,以更加真实地反映计划期内计划的能力需求与设备负荷状态。该算法已应用于调度系统中并取得了良好的效果。

基于多资源约束的项目调度的模型及其算法

项目的实施过程中,经常会遇到不同项目之间对公共资源的共享与冲突,因此在资源受到限制的情况下如何调度各项目来满足项目资源需求并缩短各项目工期是非常重要的。本文在对该问题进行分析的基础上,建立了多资源约束的项目调度数学模型,并采用混合遗传算法对该问题进行求解。结合了启发式优先规则的遗传算法在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短项目总工期。最后,通过一个案例对模型和算法的有效性进行了验证。

采用混合策略遗传算法求解一类资源约束最短时间调度问题

资源约束最短时间调度问题是一类 NP完全问题 ,求解难度相当大 ,本文提出一种采用混合策略的遗传算法求解该类问题 ,混合策略中包含启发式的调度规则。理论分析表明本文提出的混合策略的遗传算法是全局收敛的 ,实际应用表明该算法快速有效优于传统算法。

数控加工流程的Arena仿真建模与优化研究

通过对某复杂产品制造企业现有数控加工流程进行分析,建立了一个仿真优化集成框架,并提出了一种新的建模求解思路:首先,以通用仿真工具Arena为基础,建立其加工车间的仿真模型;其次,将遗传算法与启发式方法相结合,以遗传算法优化各机器前工件加工的优先顺序,并在仿真过程中,结合启发式规则和一种重调度策略实现动态实时调度;最后,应用面向对象的编程思想,借助Arena类库,设计了一个作业排序问题的仿真优化集成框架.通过实例验证了算法的有效性.

采用反馈机制的多生产线制造系统协同优化

为研究具有可互替耦合设备的多生产制造系统的优化问题,给出了该类型制造系统的一般性描述,并基于经典的MiniFAB模型设计了该多生产线制造系统。为解决优化过程中训练数据不足的问题,提出了基于反馈机制的多生产线制造系统结构优化方法。为进一步提高优化方法的精度,将结构优化方法与启发式调度规则优化结合,提出了多生产线制造系统协同优化方法。案例验证了所提出方法的可行性和有效性。

用模糊调度系统求解动态Job Shop问题

研究工件加权拖期总和最小化的动态 Job Shop调度问题 .提出了一个模糊调度系统 ,用以动态地选取启发式调度规则以求解该问题 .特别地 ,该系统具有从模糊规则和以前经验中学习的能力 .

中断条件下灾后救援基础设施网络设计研究

基础设施网络被认为是灾后救援的"生命线",如何在灾害引致中断情况下构建有效的灾后救援基础设施网络,是灾后能否及时响应的关键所在.本文首先针对灾后救援基础设施网络设计和调度问题,构建集成网络流变量、网络设计变量和调度变量的整数规划模型;其次,构建求解模型的优化方法,包括启发式调度规则和有效不等式;最后,分小规模和大规模两种网络情景,通过算例验证所构建模型及方法的有效性.研究成果可作为一个有效的灾后实时恢复活动的决策支持工具:有助于实施长期的救灾方案规划活动.