一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

作业车间批量调度策略研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一,在实际生产中具有广泛应用。调度的目的是使完工时间最小化。本文针对实际的具有批量调度问题,分析并比较了几种调度策略。采用遗传算法进行求解,针对作业车间调度问题使用了一种单亲移位算子进行交叉和变异以避免不可行解的产生。最后给出了这些调度策略的仿真实例,结果表明,使用不同的调度策略将得到不同的优化结果,为实际的生产提供一定的指导作用。     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

企业车间MES生产调度的设计与实现

随着经济提高,对企业车间的生产调度系统提出了优良的发展要求,使企业产品的制造周期和成本降低,并提高产品的质量为基础.该文将在生产调度系统中分析该系统的结构和功能等,以进一步开发车间生产调度的技术,为了使生产车间MES系统实现管理一体化,达到有效的信息手段,通过对MES系统的管理,实现EMS系统的安全化和实用化.     

代理辅助遗传规划调度规则中的特征选择

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则．利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效率,实验结果证明了该算法的有效性和高效性．此外,还分析了不同车间场景对特征选择结果的影响,结果表明针对特定调度问题环境,基于超启发式遗传规划的特征选择算法是可行且有效的．     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

g支配策略的MOEA/D算法求解多目标流水车间调度问题

采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进,提出g支配策略的MOEA/D算法（g-MOEA/D）. 将g支配思想与MOEA/D算法有效结合,生成适应决策者DM偏好的有效解的集合,来代替整个Pareto解集或单个有效解,加速种群的收敛性,提高种群的均匀性. 通过仿真实验对比分析g-MOEA/D算法与MOEA/D算法的性能,结果表明,g支配策略的MOEA/D算法所得解集整体性能更优.     

微机在车间统计管理中的应用

本文介绍作者为广州敬修堂药厂开发的车间管理系统的设计思想,系统配置,系统结构,所用的数据库结构,系统的功能以及开发时所用的技巧等.     

C/S模式的筒并捻车间生产信息监测系统

根据纺织厂信息化建设的实际需求,结合生产实践,利用计算机网络技术、串口通信技术、数据库技术开发了一种基于C/S模式的生产信息监测与管理系统.对系统的网络拓扑结构、管理功能、数据库的逻辑和物理结构、以及数据采集技术进行了设计,并对数据采集技术进行了优化,同时对系统实现过程中遇到的技术难点,应用相关技术提出了解决方案.实践证明,该系统提高了车间的工作效率,降低了企业的劳动力成本,实现了机台运转状态和生产数据的远程在线监测.