超大规模车间作业调度优化方法研究与仿真

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作业车间动态调度建模与仿真研究

同时估计最早完工时间，算提前艇期惩罚成本，结合人工计
经验对自动优化结果进行调整，下达任务至机台。当有机器故障时，废除该机器正在生产的产品，同时统计其余机器在产任务的最早完成时间作为标定再调度起始时间，按照该时间进行剩余任务的再优化排产，估计最早完工时间，计算提前／延期惩罚成本，结合人工经验进行任务调整。若有故障机器复工时，则统计其他机器在产任务的产品类别，确定剩余任务数量，并重新标定再调度起始时间，计算最早完成时间及各惩罚成本。
ｄｍｏｓｒｔｄｅｎｔｅ．ａ
ＫｅｒｓＪｂｓｏＰｒｃｅＳｒＯｐｉｚｔｎ；ｏｅｏｕｉｎ；ｎｍｉＳｈｄｌｇｙｗｏｄ：ｏ — ｈｐ；ａｔｌｗａｍｔｉｍｉａｉｏＣ — ｖｌｔｏＤｙａｃｃｅｕｉｎ
３仿真实验分析．４
根据车间作业动态调度的需求，结合上述微粒群优化算法设计，设置了以下实验参数。其中，Ｔ为各个工件的工序的加工时间，表示为时间矩阵，Ｊｍ为各工件的各个工序使用的机器，表示为机器矩阵，种群数为４，最大迭代次数为２０次。００
按照上述的实验参数，在Ｍａａｔｂ上运行了设计实现的微ｌ粒群算法，得到以下实验结果。其中，图２示算法求解出所的每一代最优解和种群均值的变化趋势图，图３显示了算法
４
２
３２解码策略．当ｘ的值固定后，随机生成ｙ，进行任务指派，对应地可以清晰地明确每台机器上的生产任务，例如表１中，机器１的生产序列为２，由于并行多机之间存在等同性和非等同，４性，每台机器生产每种产品的生产时间和生产过程中产品切

大规模柔性作业车间调度问题分解建模和求解方法

机械设计与制造68Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月大规模柔性作业车间调度问题分解建模和求解方法刘海涛1,邓停铭2,唐健均1,尹慢2（1.航空工业成都飞机工业（集团）有限责任公司，四川成都610000；2.西南交通大学机械工程学院，四川成都610000）摘要:研究在满足既定工序顺序约束的情况下，按序组合工序来分解柔性作业车间大规模调度问题，建立分解调度问题的数学模型，并探索高效求解的方法。

首先基于工序组合与遗传算法，将大规模调度问题进行分解降低问题空间复杂度，形成调度子问题，并建立分解后的调度数学模型；其次将利用组合规则生成高质量的初始解，采用遗传算法与蛙跳算法相结合的混合算法，采用双线程进行并行计算求解，提高全局搜索能力和效率，重组后形成原问题的可行解;最后利用实例证实了模型和算法的可行性。

关键词：柔性作业车间调度问题;数学模型;混合算法;并行运算中图分类号:TH16；TH165文献标识码:A文章编号：1001-3997(2021)05-0068-04Decomposition Modeling and Solving Method for LargeScale Flexible Job Shop Scheduling ProblemLIU Hai-tao1,DENG Ting-ming2,TANGJian-jun1,YIN Man2(1.Avic Chengdu Aircraft Inductrial(Group)Co.,Ltd.,Sichuang Chengdu610000;2.School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University,Sichaun Chendu61000,China)Abstract：It studies the decomposition of large-scale flexible job shop scheduling problem by sequential combination of processesunder the condition of satisfyingthe constraints of the specified process sequence,e stablishes a mathematical model of decomposition scheduling problem,and explores an efficient solution method.Firstly,based on the combination of processand the genetic algorithm,the large-scale scheduling problem is decomposed to reduce the space complexity of the problem and to formschedulingsub-problem,fter establishingthe decomposed scheduling mathematical model.Secondly,the high-quality initial solution is generated by using the combination rules.Moreover,t o improve the global search ability and efficiency,a hybrid algorithm combining genetic algorithm with leapfrog algorithm and parallel computing method with two threads are adopted.After recombination,the feasible solution ofthe original problem is formed.Finally,t he feasibility ofthe model and algorithm is verified by an example.Key Words：Flexible Job Shop Scheduling Problem；Mathematical Model；Hybrid Algorithm；Parallel Computation1引言作业车间调度属于NP难题，半个多世纪以来一直是学术界的焦点。

典型车间调度问题的分析与研究

典型车间调度问题的分析与研究1. 引言1.1 研究背景车间调度是生产计划和生产管理中的重要问题之一。

随着制造业的发展和生产规模的不断扩大，车间调度问题变得越来越复杂和关键。

有效的车间调度可以提高生产效率、降低生产成本，提高企业竞争力。

研究典型车间调度问题具有重要意义。

在传统车间调度中，存在着许多不同类型的调度问题，如作业车间调度、流水车间调度、混合车间调度等。

这些问题涉及到作业的排程、资源的分配等方面，需要采用合适的调度方法和算法来解决。

对典型车间调度问题的研究和分析可以帮助我们更好地理解调度问题的本质和特点，为优化生产计划提供参考和支持。

通过对典型车间调度问题的定义与分类的研究，可以为不同类型的调度问题提供清晰的描述和区分，有助于我们深入了解各种调度问题的特点和解决方法。

调度方法与算法的研究可以为我们提供解决调度问题的有效工具和技术，帮助我们提高生产效率和优化资源利用。

对典型车间调度问题的研究具有重要的理论和实际意义。

1.2 研究目的研究目的是深入探讨典型车间调度问题的实质和特点，以期能够为解决实际生产中存在的调度困境提供参考和指导。

通过分析调度方法与算法的研究，逐步揭示不同类型车间调度问题的解决路径，为优化生产调度流程提供理论支撑和方法借鉴。

同时，通过对作业车间调度问题、流水车间调度问题和混合车间调度问题的具体分析与研究，深入挖掘车间生产中的瓶颈和难题，为实际生产中的调度优化提供切实可行的解决方案。

总的来说，研究目的旨在加深对典型车间调度问题的认识，为实现生产效率、资源利用和成本控制的最优化提供理论支持和实践指导。

1.3 研究意义典型车间调度问题是生产制造过程中一个重要的管理环节，对于提高生产效率、降低成本、优化资源利用等方面都具有重要作用。

研究典型车间调度问题的意义主要体现在以下几个方面：解决典型车间调度问题可以帮助企业提高生产效率并降低生产成本。

通过优化车间作业顺序、合理安排生产资源，可以缩短生产周期，减少生产空闲时间，提高生产效率，降低生产成本，进而提高企业竞争力。

作业车间调度优化算法参数效能研究

性研究和实验分析论证是非常必要的。
１１单困素试验的方差分析．
设某单因素Ａ有ｒ个水平，每种水平下的试在验结果服从正态分布ｌ。如果在各水平下分别做了＿６］
（－１２ … ，）ｉ，，ｒ次试验，过单因素试验方差分析通可以判断因素Ａ对试验结果是否有显著影响。有
水平ａ可查表得到临界值（Ａ．，果，ｆ，）如
＞Ｆ（Ａｄ，，０ｆ，ｆ）则认为因素Ａ对试验结果有显著
影响，则认为因素Ａ对试验结果没有显著影响。否通过Ｐ值的分析，可检验实验数据集Ｘ中各列数据
关的方差分析表如表１示。所
表１单因素方差分析表
本文利用统计分析中的实验因素方差分析方法，通过抽样实验，证ＧＡ中关键参数因素—— 种论群规模、叉概率和变异概率对算法性能和计算时交间两方面的影响效果，供了控制参数选取的理论提指导和规律性结论，ＧＡ的参数设置与算法系统对
作业车间调度问题是制造系统运筹技术、理管
技术与优化技术发展的核心，时又是最复杂的组同
ｗａｎｌｓｆａｉｃ）ｙａａｙｉｏｒｎｅ。如果要考虑各个因素对ｓｖａ
试验指标的综合作用，出各因素水平间的最优搭找

工业生产过程模拟仿真及优化方法开发

工业生产过程模拟仿真及优化方法开发工业生产过程模拟仿真及优化方法的开发，是现代制造业中的重要课题。

通过模拟仿真和优化方法，可以帮助企业准确评估生产过程中的关键指标，优化生产流程，提高生产效率和质量。

一、工业生产过程模拟仿真方法的开发1. 离散事件仿真（DES）方法：离散事件仿真是工业生产过程模拟的一种常用方法。

它基于事件触发方式，模拟系统中的各个事件和其相互关系，以求得最终的仿真结果。

开发离散事件仿真方法，需要建立准确的系统模型，并选择合适的仿真工具进行模拟。

2. 连续系统仿真方法：连续系统仿真是在时间上连续的仿真方法，适用于连续型生产过程的模拟。

通过建立数学模型，利用数值计算的方法求解微分方程，可以获取系统在不同时间点的状态变化和输出结果。

3. 混合仿真方法：混合仿真方法结合了离散事件仿真和连续系统仿真的优点，适用于同时包含离散事件和连续系统的生产过程。

该方法可以更精确地模拟和优化工业生产过程的运行。

二、工业生产过程模拟仿真方法的应用1. 生产能力评估：通过模拟仿真方法，可以对生产过程中的各个环节进行模拟，并对生产能力进行评估。

基于仿真结果，企业可以合理规划生产流程，提高产能，降低生产成本。

2. 生产调度优化：通过模拟仿真，可以模拟不同的生产调度策略，并评估其对生产效率和交付能力的影响。

以此为基础，优化生产调度方案，实现生产过程的高效运行。

3. 资源利用优化：模拟仿真可以帮助企业合理配置生产资源，优化物料存储和生产设备的使用。

通过精确模拟生产过程中的资源使用情况，可以有效减少资源浪费，提高资源利用效率。

三、工业生产过程优化方法的开发1. 数据分析与预测：通过对生产过程中的关键数据进行分析和预测，可以及时发现问题和瓶颈，并提出优化建议。

数据分析和预测的方法包括统计分析、时间序列分析、模型预测等。

2. 优化算法开发：针对不同类型的生产过程，可以开发相应的优化算法。

优化算法可以通过最小化成本、最大化利润或平衡多个指标来实现生产过程的优化。

大型离散制造系统的调度优化

大型离散制造系统的调度优化随着现代制造业的发展，离散制造系统（Discrete Manufacturing System，DMS）也越来越受到关注。

离散制造是指生产过程中物料不是连续的，而是离散的，通过有限的处理步骤总成或零部件的制造。

而大型离散制造系统的管理往往面临着许多问题，如生产计划难以优化、产能利用率低、运输成本高等。

因此调度优化就显得尤为重要。

一、问题概述离散制造系统中存在着许多复杂的制造流程，其中涉及到生产计划、车间调度、任务分配、运输安排等多个方面。

比如，一辆汽车的生产过程就包含着多个步骤，从焊接、组装到喷漆、安装音响等等，每一步之间都需要经过精密的安排和调度。

这就需要通过对生产流程进行标准化、模块化、自动化等手段来提高生产效率。

二、调度优化思路大型离散制造系统的调度优化需要考虑多个因素的影响，如生产能力、资源配置、任务分配等。

在调度优化中可以借鉴一些算法，比如基于遗传算法的调度优化、禁忌搜索算法调度优化、混合整数线性规划调度优化等等。

其中比较经典的算法是遗传算法调度优化。

遗传算法是一种通过模拟生物界在进化过程中不断筛选的方法，其基本思路是：通过定义适应度函数，对每个物种进行评估，然后选取最优物种进行交叉和变异，以产生新的物种，如此迭代下去，逐步优化结果，直至达到最优。

在离散制造系统中，可以将生产任务看做物种，生产能力看做基因，通过定义适应度函数，评估任务的优先级，并不断优化着生产流程。

三、案例分析离散制造系统的调度优化比较复杂，因此需要结合实例进行分析。

以汽车生产为例，通过遗传算法调度优化来实现生产效率的提升。

对于生产车间中不同的工序，可以通过不同的生产能力来进行区分。

对于每个生产任务，可以根据其生产优先级给予一个对应的评价函数。

同时，还需要对生产车间中资源的使用进行限制，如生产车间的总能力、每个工序的最大生产能力等。

在遗传算法中，首先需要对生产任务进行编码，将其转换为二进制数码。

典型车间调度问题的分析与研究

典型车间调度问题的分析与研究1. 引言1.1 背景介绍在工业生产过程中，车间调度是一个至关重要的环节。

典型车间调度问题指的是在一个车间内，如何合理安排生产任务、设备和人员，以最大化生产效率和优化资源利用。

随着工业化程度的不断提高，生产任务日益复杂，车间调度问题也变得愈发棘手。

背景介绍一直以来被认为是车间调度问题研究的重要环节。

由于传统的手工调度容易出现人为因素的干扰和误差，因此越来越多的生产企业开始将车间调度问题交给计算机来解决。

在实际生产中，由于生产环境的复杂性和实时性要求，车间调度问题并不是一项易于解决的任务。

为了更好地解决典型车间调度问题，需要深入探讨常见的调度方法、实际案例分析、影响因素和优化方法。

通过对这些内容的研究与分析，可以为工业生产提供更有效的调度方案，提高生产效率，降低成本，增强竞争力。

1.2 研究意义典型车间调度问题是生产中常见的管理难题，其涉及到生产效率的提升、资源的合理利用以及生产成本的降低等方面。

通过对典型车间调度问题的研究和分析，可以帮助企业更好地规划生产计划，提高生产效率，降低生产成本，同时也可以提升企业在市场竞争中的地位。

在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断优化生产工艺和提高生产效率，以满足市场需求并保持竞争力。

而车间调度作为生产管理的重要环节，对于企业的生产效率和产品质量有着直接的影响。

深入研究典型车间调度问题，探讨其影响因素及优化方法，对于提升企业的竞争力、降低成本、优化资源配置具有重要的意义。

通过对典型车间调度问题的研究，还可以促进相关理论和方法的不断进步与完善，为未来研究提供新的思路和方法。

对典型车间调度问题的研究具有广泛的实践意义和理论意义，对于推动企业生产管理的健康发展和提高整体经济效益具有积极的促进作用。

2. 正文2.1 典型车间调度问题概述典型车间调度问题是生产调度中常见的一个重要问题，它旨在合理安排生产任务的先后顺序和时间，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。

批量生产作业车间的双资源多目标调度问题研究

ｕｉｇｒｓｌ．ｌｎｅｕｔ
ＫｅｗｒｓＤａ— ｅｏｒｅＭｕｔｏｊｃｖ；ａｃｒｄｃｏ；ｃｅｕｉｇｙｏｄ：ｕｌｒｓｕｃ；ｌ－ｂｅｔｅＢｔＰｏｕｔｎＳｈｄｌｉｉｈｉｎ
车问批量调度在先进制造系统的生产实际中具有非常高的普遍性，究车间批量调度的优化方法，仅研不
ｂｉｐｉｚｔｎｓｈｄｌｇａｇｒｔｍｂｓｄｏｅｅｉａｇｒｈａｄｔｂｏａｇｒｈｉｕｅｏｓ］ｅｒｏｔａｉｃｅｕｉｌｏｉａｅｎｇｎｔｌｏｉｍｎａｏｌｏｉｍｓｓｄｔｏｖｄｍｉｏｎｈｃｔｔ
ＣＨＵｎｙｎ，Ｆｎｕｎ，ＬｅｇｕｎＨｏｇａＥ１ＲｅｙａＩＦｎｇａｇ，ＤＥＮＧｎｈｉＹｉｇｕ
（ｏｅｅｏｅｈｎｃｌｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｌｃｏｉｓｅｈｏｏｙＣｌｇｆｃａｉａＥｇｎｅｉｎｐｌｄＥｅｔｎｃｃｎｌ，ｌＭｎｅｒＴｇＢｉｎｎｖｒｔｏＴｃｎｌｇ，ｅｉ０１４ＣＮ）ｅｉｇＵｉｅｓｙｆｅｈｏｙＢｉｎ１０２，Ｈｊｉｏｊｇ
ｔｅｂｔｅｏｕｉｎｆｏｔｅｎｏｈｅｔｒｓｌｔｏｒｍｈｎ—ｂｄｓｌｔｏｓａｏｕｉｎ．Ｔｈｘｍｐｅｓｏｈｔｔｅｅｒｈｃｎｇｔｇｏｃｅ・ｅｅａｌｈｗｓｔａｈｅｒｓａｃａｅｏｄｓｈｄ

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摘要：研究超大规模车间作业的高效调度问题。超大规模的生产作业中，由于调度规模较大，一些非主要联系的生产调度之
间存在可能诱发主要调度联系冲突的可能。传统的基于遗传算法的车间作业调度方法在应用到超大规模车间作业调度环境下时，由于冲突的存在很难建立准确的调度模型，使得模型陷入收敛效率过低，早熟等缺陷，调度效率降低。为解决上述
第３Ｏ卷第２期
文章编号：１００６— ９３４８（２０１３）０２— ０２９１ —０４
计
算
机
仿
真
２０１３年２月
超大规模车间作业调度优化方法研究与仿真
刘军，陈瑞生，王晔楠
（兰州理工大学机电工程学院，甘肃兰州７３ＯＯＯＯ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｌａｒｇｅｓｃｌｅａｏｆｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｓｈｏｐｅｆｉｃｉｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．Ｌａｒｇｅｓｃａｌｅｐｏｄｒｕｃｔｉｏｎｏｐｅｒ－
问题，提出一种最优家族遗传算法的超大规模车间生产调度方式。通过在种群优良个体附近构造最优家族，在相应的调度家族微空间中进行精确搜索，从而缩小了搜索范围。仿真结果表明，改进算法对大规模的车间调度具有搜索速度快、稳定性强的特点，提高了调度的效率。关键词：作业调度问题；最优家族遗传算法；收敛性；早熟现象
中圈分类号：ＴＰＩ８；ＴＰ３０１文献标识码：Ｂ
ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＷｏｒｋｓｈｏｐＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ａｔｉｏｎ，ｔｈｅｌａｒｇｅｓｃｌａｅｏｆｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ，ｓｏｍｅｏｆｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｔａｃｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｃｈｅｄｌｉｕｎｇｍａｙｃａｕｓｅｍａｊｏｒ
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ＬＩＵＪｕｎ．ＣＨＥＮＲｕｉ —ｓｈｅｎｇ．ＷＡＮＧＹｅ—ｎａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆Ｅｌｅｃｔｏｎｒｉｃａｌ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＬａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）