酿酒葡萄生长过程喷药机田间作业调度研究

酿酒葡萄产区喷药机的田间调度需求较高,而实际作业中喷药机型号不一、药箱容量不一、转弯速度不一,且传统农机调度研究中很少有针对喷药机田间作业调度的研究。为此,基于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP),以成本最小为目标构建酿酒葡萄生长过程喷药机田内作业调度模型,提出改进种马遗传算法(Stud Genetic Algorithm,SGA)进行求解。结合宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄产区实际作业田块信息与农机信息进行仿真实验,并与传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行对比,结果表明:相比于GA,SGA有着较强的收敛性,不易陷入局部最优;在调度结果上,调度总时间能够缩短3.5%,调度总成本降低6.2%,在实际喷药作业中能在一定程度上节约时间并降低作业成本。

设备故障下的零空闲多设备工作中心调度

设备故障是车间调度中最为常见的动态事件,易对原生产调度计划造成影响。为保证加工生产在遇到设备故障后能够快速地对原调度方案做出调整,降低设备故障所带来的负面影响,对设备故障下的零空闲多设备工作中心调度问题进行研究。建立了设备故障下考虑调整时间和搬运时间的零空闲多设备工作中心调度模型,优化目标为最小化最大完工时间、搬运次数和系统稳定性;设计NSGA-Ⅱ-V算法用于原调度和重调度的求解;基于NSGA-Ⅱ-V获得的静态调度结果与部分重调度策略的思想,进行设备故障算例测试。测试结果表明,所提模型和算法可较好地处理动态事件为设备故障的零空闲多设备工作中心调度问题。

基于粒子群优化算法的自动排班方法

由于现有的排班方法员工效率值较低,接听电话量少,为此研究基于粒子群优化算法的自动排班方法。定义状态特征值来描述排班状态,对排班目标进行更新。计算总体排班优化目标,使得初始可行解为每个班次仅包含一个客服人员。使用粒子群优化算法来建立排班优化模型,使各时段当班的客服人数与人力需求情况最大程度地拟合。确定最优排班计划,建立目标函数用来获得偏差最小值,即为最优解,解决客服排班问题。实验结果表明,实验组的员工效率为60方/班次上下,为三个小组的最高效率;8个小组的客服接听电话量均超过了550次,结果符合预期。有效减少人工成本的浪费,提高员工效率。

基于多工作面的铁路特长隧道施工进度计划优化

特长隧道通常采用多工作面施工,解决带软逻辑的施工进度计划优化问题是特长隧道施工组织策划的重要难题。基于软逻辑关系,结合隧道工程施工特性,构建了截止工期约束下施工成本最小化的特长隧道施工进度计划优化模型;针对问题求解的复杂性,对遗传算法进行改进,设计了自适应的交叉、变异概率和改进的灾变算子避免算法陷入局部最优,同时优化了变异策略以增强局部搜索能力;采用多个特长隧道算例对模型及算法进行验证,实验结果表明:所提模型对于特长隧道施工进度计划优化具有可行性和有效性;改进的遗传算法在应对大规模问题时仍能表现出较好的全局寻优能力和稳定性。研究成果能够为施工单位编制特长隧道施工进度计划、决策辅助坑道数量和位置等提供有益参考。

考虑员工负荷均衡率和交货期的单工作组多目标任务调度模型

工作组是装备制造过程的常见生产方式,通过不同技能水平的人员搭配和组内相互学习从而实现任务的高效处理,考虑员工负荷均衡率、交货期等因素可以更好地配置工作组资源实现工作组任务优化调度。以最大完工时间、员工负荷均衡率、总延迟时间为目标构建单工作组多目标任务调度模型,用数学化语言对交互学习效应和人员加工可中断现象进行科学表征,基于帕累托解集设计了融合启发式规则和双层关联编码的改进多目标遗传算法,并设计不同规模、不同人员结构的测试算例验证所构建模型和算法的有效性。实验结果表明,所构建的模型和算法能够实现工作组任务优化调度。

带准备时间的作业车间分批调度算法

研究了带有准备时间的作业车间分批排序问题,通过模拟计算将3种算法进行了对比分析。结果表明,遗传退火两阶段算法不受等分批限制,产生的各子批大小可以不同,这使得解空间更大,因而得到满意解的可能性大大增加。

具有工件约束的模具制造优化调度算法研究

为解决具有工件约束的模具制造优化调度问题,提出了一种利用蚁群算法和优先分配启发式调度算法相结合的调度算法。该算法能够方便地描述问题的约束条件的特点。首先,由蚁群算法确定模具零件各工序所用的加工机床,用节点模式下的有向图描述问题的解空间,用蚂蚁种子信息素踪迹更新策略对信息素进行更新,以获得问题的解;然后,利用优先分配启发式调度算法确定在同一台机床上加工的各零件的先后顺序。实验结果验证了算法的有效性。

基于蚁群算法的模具制造动态调度研究

为解决模具制造动态调度问题,建立了动态调度系统。该系统利用蚁群算法和优先分配启发式算法相结合的调度算法,解决具有工件约束的模具零件的调度问题。该算法首先由蚁群算法确定模具零件各工序所用加工机床,然后利用优先分配启发式算法确定在同一台机床上加工的各零件的先后顺序。考虑动态调度的实时性,提出了局部更新和全局更新相结合的、基于滑动窗口机制的动态调度方法。对于发生频率高但对调度计划执行影响不大的扰动事件采用局部更新策略,反之则采用全局更新策略,在保证获得近优解的同时提高了动态调度的效率。

需求侧负荷管理中最优错峰计划的生成

在存在电力供需矛盾时,为尽可能多地满足用户用电需求,结合我国实际情况,提出一种最优错峰计划生成方法。在给定运行方式下,以可错峰负荷的作息时间变更和轮休调整为基因,以受影响的户时数最少或受影响的电量与变更时间的乘积之和最少为目标函数,采用遗传算法进行优化获得该运行方式下的最佳错峰计划。定义了调整运行方式的联络开关单步平移操作,在此基础上采用启发式算法获得考虑了各种运行方式后的最优错峰计划,并采用随机初值的策略增加获得全局最优解的机会。以一个典型的三分段三联络配电网为例进行了分析,结果表明,提出的方法是可行的,并且考虑的因素越多,优化结果越好。

多工作日历下流水作业调度遗传优化方法

针对多工作日历下的流水作业调度问题,提出了一种遗传优化方法。首先,提出了基于多工作日历的时间推算方法,解决了多工作日历下流水作业调度的关键问题:以Excel为平台设计了"工作制"工作表和"设备"工作表,在"设备"工作表中为每台设备指定工作制并设定工作时段;在此基础上,以Excel VBA为平台设计了5个基于工作日历的时间推算函数。其次,以Excel VBA为平台设计了遗传算法用于求解问题:个体采用整数编码方式,交叉操作采用"交换交叉"方式,变异操作采用"交换变异"方式,解码过程采用基于多工作日历的时间推算方法准确计算各工序开工和完工时刻。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。

柔性工时约束下项目调度及其蚁群算法

针对软件工程项目调度问题,在考虑加班工时的情况下,提出了柔性工时约束下项目调度问题的数学模型,并设计了相应的蚁群算法。模型对项目人力资源的特殊性进行了分析,指出项目人力资源是一种特殊的可更新资源,在允许加班的情况下,人力资源构成特殊的柔性工时约束。针对所设计的数学模型,在并行项目进度生成机制基础上设计了蚁群算法,并通过算例进行验证与分析。

基于Petri网的工作流引擎研究与实现

本文分析了工作流引擎调度中过程实例和活动实例的状态信息,并以Petri网的建模理论为基础,给出了工作流模型到Petri网的映射算法;以关系数据库和.NET来实现工作流的执行引擎,给出了完整的过程关系E-R模型及其相关数据模型,对引擎中核心调度算法进行了阐述。应用实践表明,引擎的设计思想正确。

加工车间生产物流时间瓶颈的调度研究

针对一类具有生产物流时间瓶颈的加工车间调度问题,给出了基于加工单元和运输单元的时间瓶颈环节确定方法,采用以最大批量响应时间最小为优化目标,建立了基于生产物流时间瓶颈的加工车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用分段整数编码的方法,并在模拟退火算法中引入变温参数来提高算法效率。通过仿真,分别采用PSO和PSO-SA对所建立的调度模型进行了求解。研究结果表明,PSO-SA算法求解效率高且该算法的稳定性好,同时验证了该模型和算法的有效性、广泛性。

单线区间列车最优运行次序的排序模型及解法

讨论在一个单线区间上以一个车站接续最好为目标的列车最优运行次序问题,首先提出了与该问题相关的一个较特殊的单机反顺序排序问题;应用网络理论,推导出该排序问题的一系列消去准则,并通过对网络适当增弧和加权的方法,给出了当部分工件加工次序已确定的条件下求该排序问题的一个较贴切的上界和下界的方法;利用这些消去准则和上下界估计设计了一个求该问题最优解的分枝定界法算法;最后将所给的分枝定界法推广到更一般的单机反顺序排序模型,并证明求单线区间列车最优运行次序问题是机器可加工时间区间为[t_1,t_2]的单机反顺序排序模型的一种特殊情形。

混合工作日历下作业车间调度遗传进化方法

针对一类混合工作日历下的作业车间调度问题,提出了一种遗传进化方法。构建了混合工作日历下以生产周期最短为优化目标的作业车间调度优化模型;提出了基于工作日历的时间推算方法,设计了遗传算法对这类问题进行求解。算法采用基于工序的编码方式;遗传操作中采用遗传算子改进策略保证子代个体的可行性,降低了计算量;解码操作中采用了基于工作日历的时间推算方法来准确计算工序的起止时刻,并采用两种技术缩短生产周期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。

热加工艺生产过程调度优化

针对热加工领域生产过程中的调度问题,提出了一种可以有效优化生产节奏,提升生产效率的生产调度算法。热加工艺生产流程涵盖均热升温、机加变型、热处理等多个子工序,工序间联系紧密且存在一对多的批处理问题,传统热加企业通常使用的人工调度方法由于缺乏对于生产组织的统筹规划及精细化处理,导致生产效率偏低。针对上述问题,通过分析生产调度过程中的瓶颈环节,通过上推/下拉的方式将调度问题进行扩展,提出了一种遗传算法结合启发式规则解决热加工艺生产调度问题的算法。通过对实际生产验算,证明了改进方法的可行性和有效性。

单船岸桥分配与调度集成优化模型

针对集装箱码头泊位确定条件下的单船岸桥(QC)分配和调度问题,建立了线性规划模型。模型以船舶在泊作业时间最短为目标,考虑多岸桥作业过程中的干扰等待时间与岸桥间的作业量均衡,并设计了嵌入解空间切割策略的改进蚁群优化(IACO)算法进行模型求解。实验结果表明:与可用岸桥全部投放使用的方法相比,所提模型与算法求得结果平均能够节省31.86%的岸桥资源;IACO算法与Lingo求得的结果相比,船舶在泊作业时间的平均偏差仅为5.23%,但CPU处理时间平均降低了78.7%,表明了所提模型与算法的可行性和有效性。

考虑返修的建设项目时间-成本-质量问题

当施工过程中质量不达标需要返修以改进项目质量,但相应地会影响项目工期和成本。本文基于经典多模式资源受限项目调度问题构建一种新的非线性规划模型,目标为项目成本最小和工期最短,其中项目成本考虑返修成本以提高项目质量。首先,使用二元非独立正态分布函数描述活动质量,根据活动间的串联或并联关系定义隐蔽工程质量为活动质量的函数。其次,本文提出一种基于NSGA的混合蛙跳算法,采用串行进度产生方案和调整的活动列表编码,其中蛙跳过程结合了遗传算法中的交叉操作和基于置换的局域搜索。最后,整个模型算法应用于框架铁路立交桥施工项目,验证本文算法性能在支配解数量和质量上都优于标准NSGA。

贝氏规则位置序权法

多任务在多顺序加工场所作业的排序是 NP- hard问题 ,不存在有效的解析解。当任务较多时 ,排序方案会急骤增加 ,致使寻优目的难以实现 ,因此 ,寻求一种简洁算法是十分必要的。在分析已有几种算法的基础上 ,提出了贝氏规则位置序权法。该法根据约翰逊规则 ,按照拟得子序在拟得子序列中的位置 ,得出贝氏规则下的子序 ,然后应用序权法的思路进行排序 ,实现了最短作业周期的目的 ,并给出了例证 ,证实贝氏规则位置序权法是一种简洁有效的方法。

基于混合遗传算法的液压元件装配流水车间调度

文章以BY公司为背景,研究液压元件装配流水车间调度问题(hydraulic components assembly flowshop scheduling problem,HCAFSP)。通过分析两阶段装配流水车间调度(the two-stage assembly flowshop scheduling problem,TSAFSP)、液压元件生产工艺与车间设施,提出一种新的机器配置和在制品库存计算方法。考虑到该问题的NP难性与BY公司数字化车间升级带来的产能提升,设计一种遗传算法孤岛模型(genetic algorithm island model,IsLandGA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的混合算法(IsLandGA-PSO)。该算法采用圆锥拓扑,圆锥底为IsLandGA,提供全局快速搜索能力;顶点为每个子群的最优个体组成的PSO,提供精准局部搜索能力;利用优势互补和迁移优秀个体完成协同进化。通过多组实例仿真与算法对比,表明该算法求解较大规模HCAFSP问题的有效性和先进性。