需准备时间的FFS调度的一种拉格朗日松弛算法

针对需调度顺序相关准备时间的柔性流水车间生产调度问题,建立以成本最小化为目标的整数规划模型,用基于拉格朗日松弛的方法来求解。在常用的次梯度算法处理拉格朗日对偶问题时,迭代过程易出现振荡,严重影响了收敛效率。因此,利用了隶属度函数给出迭代过程中所有次梯度的合适权重,将它们线性加权得到新的迭代方向。最后通过算例表明,此算法有效的减少了迭代次数,提高了算法的优化性能。

以创新技术引领印刷新潮流——“2007年高宝最新技术巡回研讨会”相关技术回顾

2007年10月,德国高宝公司最新技术推介巡回研讨会在东莞、上海、昆明、西安、北京、台北等地陆续上演。此次巡回研讨会是高宝公司举办的首次巡回活动,也是高宝公司本年度又一次重要的市场推广活动。本次巡回研讨会以"创新源自经典,共赢永创辉煌"为口号。

求解多目标不相关并行机调度问题的多群体人工蜂群算法

针对具有预防性维修(PM)和顺序相关准备时间(SDST)的不相关并行机调度问题,提出一种多群体人工蜂群算法(MABC)以同时最小化完工时间和总延迟时间.该算法将雇佣蜂分割成s个雇佣蜂群,除最差雇佣蜂群外,每个雇佣蜂群都对应1个跟随蜂群.结合2个目标函数、PM和SDST的特征设计3种邻域搜索,采用全局搜索和邻域搜索的不同组合实现雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段,并引入两种淘汰过程.通过大量实验测试MABC新策略和搜索性能,计算结果验证了新策略的有效性和MABC的搜索优势.

基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法

以半导体制造行业为应用背景,研究带产能约束的平行机批量调度问题。该问题需要同时考虑基于产品加工顺序的生产准备时间约束、产品加工的时间窗约束、设备和产品的匹配约束以及设备偏好性等约束。为此,构建了混合整数规划(MIP)模型,并设计了基于MIP模型的固定优化启发式算法。该算法先按照随机设备柔性最小优先规则把设备预先分配给需要加工的产品,从而可以通过更新设备和产品匹配关系矩阵来降低子问题的求解难度;再利用基于设备分解和基于时间分解的两种分解方法,固定住MIP模型中的大部分0-1变量,从而可以有效地利用MIP求解器优化剩余的一小部分0-1变量。大量随机产生的实验算例和半导体工厂真实算例表明:该算法优于现有文献中其他基于MIP的启发式算法,特别是当算例中设备柔性较高和需求变动较大时,该算法绩效更加显著。