带有外包考虑的两阶段流水车间生产调度优化问题

将外包引入传统的生产调度优化问题,针对包括自产车间和外包车间在内的两阶段流水车间,考虑自产车间的定修、外包基于批次的运输以及外包车间的变动加工成本等因素,以最小化自产/外包总工期与最小化总成本为目标,构建混合整数非线性规划模型,解决包括加工任务分派、自产与外包各自的加工次序在内的生产调度优化问题。鉴于其属于NP-hard问题,设计了基于规则的启发式算法求解。最后运用数值实验验证了算法的有效性,并从运作管理的视角分析外包资源对生产系统的影响,进而对带有外包的调度优化策略与主要参数进行了敏感性分析。     

考虑碳排放的多机可持续调度问题

考虑多机器生产环境下,研究在加工空档期允许关闭机器的可持续调度问题。同时对工件的指派、工件的开始加工时刻和机器在空档期是否开关机进行决策,以最小化碳排放为目标建立数学规划模型。设计了禁忌搜索混合算法求解模型,首先通过一个企业案例验证了模型和算法的有效性,然后通过仿真算例分析了算法的效率。计算结果表明,可持续调度方式在机器调度层面为企业减少了大量的碳排放。     

一类复杂约束下的并行机重调度问题研究

研究一类从实际指挥和保障系统提炼的考虑机器多发故障、且具有工件释放时间、机器可用时间、以及机器适用限制等约束的并行同速机重调度问题.首先,建立同时考虑效率、安全和稳定性的混合整数规划重调度模型,该模型利用最大完工时间和总完工时间来度量效率,用重调度前后分配不同机器的工件总数来度量安全性和稳定性;其次,考虑到该问题的NP-hard性和实际调度对机器故障快速响应的要求,提出基于优先规则和右移重调度策略混合的重调度算法框架;最后,将所提重调度算法框架应用于实际案例,分析比较不同优先规则和右移重调度策略组合的求解效果.结果表明,与工件释放时间相关的优先准则与右移重调度策略结合具有较好的优化效果.值得一提的是,文章首次研究具有多重约束的并行机重调度问题(Pm|r_j,a_j,M_j,brkdwn|C_(max),TC,ND).     

并行机问题的模拟退火调度算法研究

研究了一类调度目标是最小化最大完成时间的并行机调度问题.考虑到此问题的NP-hard特性,引入模拟退火算法思想以获取高质量近优解.分析了现有此问题模拟退火算法的缺陷,定义了关键机器和非关键机器,设计了一个包含局部优化的模拟退火算法.除了交换变换,还引入插入变换以改变各子调度中作业个数.大量的随机数据实验用于验证算法解的质量和计算效率,实验结果表明该模拟退火算法能够在有限时间内为大规模问题求得高质量满意解.     

基于改进混合遗传算法安排生产调度

研究了某工厂生产调度问题,建立了数学模型.针对这一实际问题,通过引入小生境技术、最优保存策略、近优淘汰策略、自适应调整交叉概率和变异概率,设计了用于求解多个最优顺序的混合遗传算法,用所设计的混合遗传算法对该模型进行了计算,获得了许多最优顺序,这就使得生产调度安排灵活机动,便于智能调度,同时生产量比原来大幅度提高.这表明使用混合遗传算法安排生产调度是非常有效的.     

考虑加工速率相互干扰的平行机调度最优策略研究

随着智能互联网的应用深入、个性化消费时代的来临,制造服务企业开始注重利用网络平台为客户提供个性化的定制服务,在此过程中派生出了产品设计师可与多名客户在线同步交互的一种新型服务模式。本文根据设计师服务效率受并行服务客户数量影响的特征,将问题刻画为机器处理速度相互影响的一类平行机调度模型,以最小化总完工时间为优化目标,研究设计最优调度方案。首先,对于只有两名设计师且各自同时处理最多两个任务的情形,提出了改进的SPT调度规则,运用归纳法证明了该规则可以生成最优加工方案。其次,对改进的SPT规则进行任务分配方式的适当松驰以便更加易于操作,并证明松驰后的新分配方案保持了解的最优性。最后,将相关结论推广至多名设计师的一般情形。上述研究为个性化在线定制服务模式下的有效调度策略制定提供了良好的理论支撑。     

有滞留时间约束的两集束型装备调度模型

针对有滞留时间约束和并行加工的两集束型装备调度问题,分别推导了三类不等式约束条件,包括加工模块处于加工和空闲两种状态下的滞留时间约束、任意单个和两个搬运作业情况下的机械手搬运能力约束,以及缓冲模块能力约束,从理论上证明了并行加工模块等价加工时间的合理性,建立了以最小化生产周期为目标的混合整数规划模型.随机算例和基准算例的仿真结果验证了模型的可行性和有效性.     

考虑可拆分订单及加工类型匹配的平行机调度决策

介绍了制造资源共享环境下共享平台的生产和运作，以1688淘平台为例，将共享平台抽象刻画为考虑可拆分订单和加工类型匹配的平行机调度问题。客户将订单下达到共享平台上，供应商将闲置机器放在平台的资源池里。不同机器具有相同的加工速度但只能加工与其类型匹配的个性化订单，因此，需要决策使用哪些机器。一旦使用某台机器，会产生固定的加工或租赁成本。每个订单可以被拆分成整数长度的多个子订单，并在可用的机器上同时被加工。以最小化所使用机器的总加工成本和订单的总完工时间之和为优化目标，建立了一个整数线性规划模型。对于小规模实例，CPLEX可以求得最优解；对于中规模和大规模例子，提出了基于机器加工能力的贪婪算法和遗传算法。数据实验表明，基于机器加工能力的贪婪算法是一种高效且有效的算法。此外，尽量选择加工能力强的机器加工订单；将订单拆分在多台机器上并行加工可以缩短订单的完成时间。     

战时备件配送的MDVRPTW问题研究

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.以装备效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的M DVRPTW模型,并应用蚁群算法对问题进行了求解.算法中,根据问题特征改进了状态转移规则,设计了串行和并行两种路线构造方法,并应用局部搜索模块对蚂蚁构造的路线进行改进.对算例的计算实验表明,串行路线构造方法在精度和速度两方面均优于并行路线构造方法.     

基于遗传禁忌算法的双资源约束下并行生产线调度研究

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点,是一类新型的调度问题。在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源并行作业车间的调度优化问题算法,即考虑到了产品的调度受到机器、工人等资源制约的影响,对算法中种群的构造,适应度计算,遗传操作等方面进行了研究,最后给出了实例仿真和结论。     

Parallel machines scheduling to minimize job tardiness and machine deteriorating cost with deteriorating jobs

This paper studies the parallel machines bi-criteria scheduling problem (PMBSP) in a deteriorating system. Sequencing and scheduling problems (SSP) have seldom considered the two phenomena concurrently. This paper discusses the parallel machines scheduling problem with the effects of machine and job deterioration. By the machine deterioration effect, we mean that each machine deteriorates at a different rate. This deterioration is considered in terms of cost which depends on the production rate, the machine’s operating characteristics and the kind of work done by each machine. Moreover, job processing times are increasing functions of their starting times and follow a simple linear deterioration. The objective functions are minimizing total tardiness and machine deteriorating cost. The problem of total tardiness on identical parallel machines is NP-hard, thus the problem with machine deteriorating cost as an additional term is also NP-hard. We propose the LP-metric method to show the importance of our proposed multi-objective problem. A metaheuristic algorithm is developed to locate optimal or near optimal solutions based on a Tabu search mechanism. Numerical examples are presented to show the efficiency of this model.     

带有机器维修和两车辆派送的单机排序问题

研究了带有机器维修和工件派送的单机排序问题,该问题可以被视为一个集成生产和出站配送的排序模型。不同体积的工件需要在带有一个维修区间的机器上加工,且加工不可中断,然后由固定容量的两辆同类车批次交付给单客户,目标函数是极小化最大完工时间,本文提出了2-近似算法,并证明了2是紧界。     

恶化率与工件无关的线性加工时间调度问题

讨论恶化率与工件无关的线性加工时间调度问题 .对于工件间具有平行链约束 ,目标函数为极小化最大完工时间的单机问题 ,分别就链不允许中断和链允许中断两种情况给出了最优算法 .对于工件间没有优先约束 ,目标函数为极小化完工时间和的平行机问题 ,证明了工件按基本加工时间不减排列可以得到最优调度 .     

机器和工人都有加工资质约束的平行机排序问题研究

研究一类新型的平行机排序问题, 即在机器和工人都是必需的加工资源并且都有加工资质约束的情况下, 如何在一组平行机上进行工件排序(或称调度)以最小化时间表长C_max. 将研究工件加工时间均为单位时间的情况, 通过建立网络流模型以及采用二分搜索技术, 可以在多项式时间内精确地求解上述问题, 算法复杂度为O(n^{3}logn). 同时提供了一种基于双重动态柔性选择\,(DDFS)\,策略的启发式算法,可以获得较好的排序效果, 算法复杂度为O(n^{2}).     

A bicriteria parallel machine scheduling with a learning effect of setup and removal times

In studies on scheduling problems, generally setup times and removal times of jobs have been neglected or by including those into processing times. However, in some production systems, setup times and removal times are very important such that they should be considered independent from processing times. Since, in general jobs are done according to automatic machine processes in production systems processing times do not differ according to process sequence. But, since human factor becomes influential when setup times and removal times are taken into consideration, setup times will be decreasing by repeating setup processes frequently. This fact is defined with learning effect in scheduling literature. In this study, a bicriteria m-identical parallel machines scheduling problem with a learning effect of setup times and removal times is considered. The objective function of the problem is minimization of the weighted sum of total completion time and total tardiness. A mathematical programming model is developed for the problem which belongs to NP-hard class. Results of computational tests show that the proposed model is effective in solving problems with up to 15 jobs and five machines. We also proposed three heuristic approaches for solving large jobs problems. According to the best of our knowledge, no work exists on the minimization of the weighted sum of total completion time and total tardiness with a learning effect of setup times and removal times.     

考虑成本的最大延迟时间同类机调度问题

假定生产时机器成本是固定的,研究了一类考虑成本的同类机调度问题,调度的目标是在给定加工完所有作业的总预算的成本限制下最小化最大作业延迟时间。为该类问题构建了混合整数规划模型。通过设计相关规则在机器成本预算内来选择加工机器,以及对传统的LPT(最长加工时间优先)、ECT(最早完工时间优先)、EDD(最早工期优先)等算法进行改进,提出了一个启发式算法H,并理论证明了该算法在同型机和同类机下的最坏误差界。通过算例说明了算法的执行情况,同时也考虑了给定总预算不同的多种情形,采用大量随机数据实验验证了算法的有效性。     

并行多机调度问题的一种遗传算法

运用遗传算法对最小化完工时间的并行多机调度问题进行了研究，给出了最小完工时间的一个下界，由此提出了初始种群的一种构造方法，并用计算实例表明该方法适用于大规模并行多机调度问题     

P_m,a_i‖C_(max)问题的A_(kk)算法的最坏情况性能比

讨论任务的加工是不可中断,机器速度相同且机器具有不同开始加工时间的排序问题,目标函数是极小化最大完工时间.对于一般情况,给出了关于Akk算法的最坏情况性能比.     

Lower bounds for the earliness–tardiness scheduling problem on parallel machines with distinct due dates

This paper addresses the parallel machine scheduling problem in which the jobs have distinct due dates with earliness and tardiness costs. New lower bounds are proposed for the problem, they can be classed into two families. First, two assignment-based lower bounds for the one-machine problem are generalized for the parallel machine case. Second, a time-indexed formulation of the problem is investigated in order to derive efficient lower bounds throught column generation or Lagrangean relaxation. A simple local search algorithm is also presented in order to derive an upper bound. Computational experiments compare these bounds for both the one machine and parallel machine problems and show that the gap between upper and lower bounds is about 1.5%.