一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

基于犹豫模糊语言的数字孪生车间质量评价

为量化评价数字孪生车间的建设质量,提出了一种基于犹豫模糊语言的综合评价模型。首先构建了数字孪生车间质量评价的指标体系,采用OWA(ordered weighted averaging)算子对评价指标进行了权重计算;接着,针对在数字孪生车间质量评价过程中决策者无法准确用单一数值进行指标评价的不确定性问题,基于犹豫模糊语言建立了数字孪生车间的质量评价模型;最后,以结构件数字孪生车间为例进行了实例验证。实例应用表明,所建立的质量评价模型实用性较强,能有效提升评价结果的可靠性与柔性。可见,所述评价模型为数字孪生车间质量的量化评价提供了新的思路。     

基于成组加工单元的初级柔性制造车间

本文阐述了建立初级柔性制造车间（EFMS）的作用和意义,介绍了初级柔性制造车间的组成、特点及规划设计方法．     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

工人技能部分柔性的流水车间调度问题

本文针对工人技能部分柔性的流水车间调度问题(FSPPSF),建立了目标为最小化完工时间的FSPPSF模型,利用分支定界法求解给定技能矩阵的FSPPSF(S).针对不同工人技能的柔性度进行计算实验,得出柔性度和相对运行效益率的关系,为决策者如何制定培训新工人方案提供重要依据.     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的数据挖掘方法及应用

车间作业调度问题的研究不仅具有重大的现实意义,而且具有深远的理论意义.该文采用数据挖掘算法从大量的车间作业调度中抽取一些有价值的信息或知识,然后应用这些知识来辅助车间作业调度.该研究的目的就是应用数据挖掘算法从车间作业调度最优方案(基于遗传算法的求解结果)中抽取出最优调度方案的一些模式知识,然后基于这些模式知识发展一些规则集来辅助车间作业调度.这些规则可以看作是隐含在车间作业调度最优方案中的事先未知的潜在有用的信息,根据这些规则可以产生比简单指派更好的车间作业调度方案.最后的数据实例表明本文方法无论在调度质量还是在计算速度上都具有非常好的性能.图3,表4,参15.     

PLC与PC机通讯在纺织车间环境测控系统中的应用

随着纺织工业的发展，对纺织车间的环境指标要求越来越高，而其中的关键是温湿度的调节。本文叙述了纺织车间环境自动检测控制系统的设备组成和工作原理；重点介绍了PLC与上位机的通讯协议和PC机串行通讯软件的设计。     

车间作业计划的模糊多目标网络方法

讨论了模糊集理论在车间作业计划中的应用,提出了车间作业计划的模糊多目标网络模型及其算法。