炼铸轧集成计划与调度组批模型及算法

为提高热装批量计划的调度可行性,构建一种集成批量计划类型及部分调度约束的批量计划约束满足模型,并采用显性基因的约束遗传算法进行优化求解.在优化过程中,采用一种以提高批量计划的调度可行性的基于邻域连通的快速判定方法,同时利用判定返回的信息构建显性基因指导优化过程.最后利用实际生产数据进行测试,结果表明,所提出的模型和算法能够提高热装率和批量计划调度的可行性,并且算法的执行效率可满足实际应用的要求.

不确定可重入定点装配车间集成生产计划与调度

为满足工厂—车间一体化管理需求,研究了不确定可重入定点装配车间生产计划与调度集成优化问题。在分析车间装配特点的基础上,利用期望值描述不确定可重入情况,建立了双层生产计划与调度集成优化随机期望值模型,上层为能力约束的生产计划模型,下层为不确定可重入定点装配车间调度模型。提出了一种具有双层结构的交替迭代式改进遗传算法,上层用精英遗传算法求解生产计划,代入下层后采用基于随机模拟技术的遗传模拟退火算法求解生产调度,然后将调度结果返回上层重新求解新计划,如此不断交替迭代以实现计划与调度的同时优化。通过算例仿真验证了模型及算法的有效性。为制定不确定可重入定点装配车间生产计划与调度提供了一种合理可行的方法。

带返工的定点装配车间生产计划与调度集成优化

针对定点装配车间不合格品返工导致生产计划及调度不可行的情况,提出一种基于返工延后处理的定点装配车间生产计划与调度集成优化方法.首先制定返工延后处理的粗生产计划;下达计划生产后,将每周期产生的不合格品放入缓冲区,在下周期初时重新调整生产计划并求解新计划下的最优调度,判断其是否满足装配班组负载率要求,不断交替迭代生产计划与调度直至达到计划与调度的均衡和优化.最后通过算例验证了所提出方法的可行性和有效性.