基于交替混合迭代搜索方法的预制构件生产调度与工人配置集成优化

针对以往预制构件生产过程中工人指派与生产调度递阶求解方法的不足,研究了预制构件生产调度与工人配置的集成优化问题。在深入分析预制构件的生产工艺、工序约束、工人数量、工人技能水平等制约关系的基础上,首先以最小化拖期惩罚和工人成本为目标建立了预制构件生产调度与工人配置集成优化数学模型。随后,为降低问题求解困难,基于交替分解思想,通过集成构造启发式、群体搜索、邻域搜索和破坏—构造机制,提出一种混合遗传—迭代贪婪交替搜索算法(AHGA_IG)来解决该问题。其主要思想是:首先利用启发式方法产生一个初始工人配置和生产调度解;随后固定生产调度方案,设计一种混合遗传配置算法用于优化工人配置方案;反过来固定工人配置方案,设计一种迭代贪婪调度算法用于优化生产调度方案,如此两阶段交替优化,直到满足终止条件。最后,针对不同规模算例对所提算法进行了测试。计算结果显示,所提算法具有较优的求解质量、鲁棒性和收敛性。与预制构件制造企业常用的基于经验的启发式方法相比,AHGA_IG算法具有较大的改进率,有望产生显著的经济效益。

考虑交货期配置的预制构件订单接受与调度

针对预制构件交货期配置、订单选择与生产调度需要同时决策的问题,在充分考虑中断和不可中断工序、串行和并行工序等复杂工况特点的基础上,以最大化总净利润为目标,建立了混合整数规划集成调度优化模型。分析了固定调度下的交货期配置性质并给出最优交货期配置策略,在此基础上提出一种基于问题知识导向的混合迭代贪婪算法求解该问题。为提高算法效率,在该算法的目标评价阶段通过集成最优交货期配置策略快速计算给定调度对应的最优目标值,克服了枚举交货期方法中目标函数评价困难的问题;同时为提高搜索精度,在局部搜索阶段设计了一种基于插入和交换结构的快速变邻域上升(VNA)搜索策略。通过实验验证了所提算法的优越性以及最优配置策略和VNA搜索策略的有效性。