不确定环境下可再制造零件加工车间调度

【目的】可再制造零件的质量状况、加工时间以及交货期的不确定性使得调度过程十分复杂,如何在不确定环境下对可再制造零件加工车间进行合理地调度与优化意义重大。【方法】首先采用模糊聚类分析法对可再制造零件进行质量等级划分,以减少调度过程中不确定因素的影响,然后对不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题进行建模,并采用多层编码遗传算法进行求解。【结果】通过算例验证了模型的正确性,并且得到:1)对可再制造零件进行质量等级划分后可以明显地减少调度过程中不确定因素的干扰。2)决策者对最大完工时间和加工成本的重视程度会影响调度方案的选择,决策者应根据自身关注的重点来选择合适的调度方案,得到相对协调的结果。【结论】综合考虑可再制造零件加工车间存在的不确定性更加符合实际情况,可以为解决不确定环境下可再制造零件加工车间调度问题提供一种新思路。
     

不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法

针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。     

不确定环境下再制造系统能耗瓶颈漂移分析

针对再制造系统在不确定性环境下产生瓶颈漂移,导致能耗瓶颈工序难以识别的问题,在阐述废旧产品回收的不确定性的基础上,考虑各工序加工时间以及加工功率的动态变化,提出了增值能耗这一能耗瓶颈指数;通过Arena软件模拟仿真再制造车间的加工工艺路线,对系统能耗瓶颈指数进行实时监测,分析系统能耗瓶颈指数及其波动性,实现能耗瓶颈漂移的可视化,揭示能耗瓶颈漂移规律.采用正交试验方法研究不确定性因素改变对系统能耗瓶颈的敏感性分析.以发动机连杆再制造系统为例,进行能耗瓶颈漂移的案例研究.结果表明:能耗瓶颈指数和能耗瓶颈漂移分析方法能够为再制造系统能耗瓶颈判定和能耗瓶颈漂移特性的分析提供准确和有效的理论基础.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

零件再制造过程的不确定能耗建模与评估方法

针对零件再制造过程能耗评估困难问题,建立基于图形评审技术(graphical evaluation and review technology,GERT)的能耗模型.首先,分析了零件再制造过程中能耗特性及能耗不确定性的原因,阐述再制造过程各工序能量消耗的一般规律.其次,基于GERT建立了零件再制造过程能耗模型,给出了不同再制造处理方式的概率和期望能耗的计算方法.最终以发动机曲轴的再制造过程为案例对所提出的模型和方法进行了验证,并与Arena软件仿真结果进行了对比分析,验证了结果的合理性.     

不确定环境下多项目调度与控制模型研究

项目调度与控制是项目管理人员从事项目管理时尤为重视的问题,它直接关系到项目的成本、质量,以及竣工时间。在资源竞争日益激烈的当下,如何提高效率,保证项目质量,实现利润最大化,尽可能缩短工期,是每个项目管理人员亟需要具备的能力。而与传统的单项目调度与控制研究相比,不确定环境下多项目调度与控制研究要复杂很多,因此本文在结合前人相关研究的基础上,添加资源利用率这一目标,结合项目管理的特点,建立相应的多项目调度与控制模型,以期达到最大程度实现各目标均衡优化的目的。     

不确定环境下自动化集装箱码头AGV调度与配置问题

为研究不确定环境下自动化集装箱码头AGV调度与配置问题,建立了以最末任务结束时间最小化为目标的基本模型,将装卸集装箱任务的带箱作业时间,完成一个任务后到执行下一个任务之前空箱行驶的时间这两个决策变量在合理的范围内生成了5 000个数据,选取其中有代表性的数据进行分析。考虑了不确定因素,例如集装箱码头堆场内的交通控制、交通拥堵情况等。结果表明:外界不确定因素对于最末任务结束时间最小值的影响是有限的,在一定程度上增加了工作时间,但不是时间增加的决定性因素;自动化集装箱码头实际运行过程中,并不是AGV数量越多,整个运作效率就会越高;随着AGV数量增加时,外界不确定因素对最末任务结束时间最小值的影响就会越来越小,直到几乎没有影响。算例证明了模型的有效性和实用性。     

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.     

不确定环境下的嵌入式实时系统EDF调度算法研究与分析

大部分嵌入式系统的实时调度算法, 都是按任务的最坏执行时间进行调度, 会浪费各种资源. 针对网络多媒体系统的实时应用需求和当前调度算法的实时性能的不足, 本文分析了嵌入式实时系统中有代表性的动态EDF调度算法, 建立了一个周期性的任务集模型, 依据该模型, 提出来了一个改进的EDF调度算法, 最后用实验验证了改进的EDF调度算法的有效性.     

不确定信息条件下制造/再制造物流网络优化设计

针对制造/再制造集成物流网络中回收产品的数量及质量的不确定性,提出将回收产品按质量等级分为可用于再制造和需要报废处理两类,并将其数量都看成随机参数.以投资成本和运输成本最低为目标函数,建立基于机会约束条件的随机规划模型,以确定物流设施的数量、位置和物流量.提出采用混合智能算法直接求解,避免现有研究中将机会约束规划转化为确定性等价类所带来的问题.通过算例验证了模型及算法的有效性.     

需求量不确定条件下连续过程生产调度

研究了需求量不确定条件下连续工业生产过程的生产调度问题,并考虑了定单的交货期窗约束,采用三角模糊数描述不确定性,建立了需求量不确定条件下的模糊调度数学模型,并给出了基于遗传算法的优化方法,仿真试验验证了方法的有效性。     

不确定环境下的因果关系估计

模糊蕴含在一些实际应用中受到了挑战，要用一种新的方法估计不确定环境下的困晨关系，从而建立一种新的不确定性推理模型。     

低碳制造环境下车间有限刀具多目标调度研究

为解决低碳制造环境下刀具在机床之间的调度问题,基于任务的机床分配方案,聚焦于车间内刀具的流转和使用过程,建立了综合考虑生产任务的完工时间、加工成本及加工碳排放的多目标刀具调度模型。针对调度过程中刀具资源数量和寿命受限的问题,在NSGA-Ⅱ算法基础上,提出了考虑解个体不可行度的选择算子,并利用不可行阈值的自适应更新方法,维持种群中不可行解在一定的比例,用来提高算法对于优化解的搜索能力。实验验证结果表明,与仅考虑完工时间的模型相比,本模型得到优化方案的加工成本、碳排放分别降低了21.8%、14%。所建立的多目标刀具调度模型能有效地解决低碳制造环境下车间有限刀具的调度问题,计算得到的帕累托最优解集为刀具的优化调度提供了可行的解决方案。     

一种求解制造／再制造混合系统车间调度的启发式算法

针对传统方法在求解制造／再制造混合系统车间调度时存在的问题,根据制造／再制造混合系统车间调度的特点,提出了最早交货期一最长加工时间（earliest deliverydate-longest processing time fist,EDD-LPT）的启发式算法。首先,将全部工件按照交货期的时间非减排列,对于交货期相同的工件,则按照再制造修复时间非增排列。然后,依次将工件安排在修复费用最小的设备上。对于再制造修复费用和延迟交货费用之和大于新品制造费用的工件,则采用新品制造替换。最后,给出了EDD-LPT启发式算法的最坏误差界。实例研究表明,EDD-LPT启发式算法较传统方法在计算时长方面具有更好的性能。     

不确定因素下电子侦察卫星鲁棒性调度方法

针对卫星电子侦察过程中的各种不确定因素,提出了一种静态调度与反应式调度相结合的鲁棒性调度方法.静态调度中针对具有随机分布特性的侦察数据量,并考虑卫星的使用约束和任务约束,建立了机会约束混合整数规划模型;提出了基于罚函数的进化算法,用以解决模型的非线性与非凸特性,结合蒙特卡罗抽样的罚函数用以解决模型的随机性.反应式调度中针对新任务提交、资源失效和任务执行失败等离散不确定因素,提出了一种快速启发式任务插入算法,基于初始调度方案,有效降低调度复杂度.仿真实验表明该方法适用于解决不确定因素下电子侦察卫星调度问题.     

可重构制造系统的车间作业调度策略

提出了一种实用的分层调度策略 ,通过对制造系统组织的重构 ,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的次优调度方案 .该策略分 3个阶段 :首先 ,采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案 ,该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题 ,通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型 ;然后 ,对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元 ,旨在使制造单元内的生产设备间物流传送 (由自动导航小车承担 )费用最小 ;最后 ,通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案 .通过数值仿真分析 ,该策略能针对快速变化的产品需求 ,有效地重构生产制造系统 ,产生次优的调度方案 .     

可重构制造系统的车间作业调度策略

提出了一种实用的分层调度策略，通过对制造系统组织的重构，以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的次优调度方案．该策略分3个阶段：首先，采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案，该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题，通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型；然后，对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元，旨在使制造单元内的生产设备间物流传送(由自动导航小车承担)费用最小；最后，通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案．通过数值仿真分析，该策略能针对快速变化的产品需求，有效地重构生产制造系统，产生次优的调度方案．     

关于确定零件加工检验方法的研究

根据信息率失真理论，综合考虑加工设备精度、产品检验费用以及因出现废品所造成的损失等因素，给出了保证产品加工成本最低的各道工序的质量检验方法．为确定零件在各道工序上的检验方法提供了依据，并通过例子说明了该方法的应用     

面向半导体车间多目标可重入调度研究

针对半导体制造车间产品重入机台时存在机台状态不一致,使得传统可重入调度方法难以适用的问题,根据半导体车间生产特性,提出了半导体车间多目标可重入混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为基础,考虑以降低产品不合格率、减少机台工序切换次数为目标,建立此问题的多目标数学模型．提出基于实质不确定因子的最优觅食算法,采用灰色关联分析与MYCIN不确定因子的勾股模糊集的多目标处理策略,将帕累托(Pareto)解的实质不确定因子作为最优觅食算法的适应度值．编码采用基于工件号编码方案,解码通过三段式方法生成可行的调度解．通过仿真实验和半导体车间案例与其他三种算法对比,验证了所提出的模型,算法性能分析结果表明所提出的模型合理,算法具有明显优势．     

不确定环境下的致命冲击模型

针对无大量样本存在的冲击模型,运用不确定理论进行建模和分析.假设系统由2个部件组成且环境中有3个相互独立的冲击源,每个冲击到达均引起部件失效且失效的时间为不确定变量,在此基础上建立致命冲击的基本数学模型并进行分析,给出两部件寿命的联合生存不确定分布、矩的相关公式和矩母函数.最后,给出了数值算例.