工业过程及分布式车间调度的优化
分布式装配置换流水车间调度问题研究综述
分布式装配置换流水车间调度问题研究综述
张静;宋洪波;林剑
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)6
【摘要】近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。
该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。
针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly permutation flowshop scheduling problem,DAPFSP),介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难,进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP,从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨,分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标,具有零等待等约束,以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。
最后,对有待进一步开展的研究工作进行展望。
【总页数】9页(P1-9)
【作者】张静;宋洪波;林剑
【作者单位】浙江警察学院计算机与信息安全系;浙江树人学院信息科技学院;浙江财经大学人工智能系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.分布式置换流水车间调度问题研究概述
2.基于改进生物地理学优化算法的分布式装配置换流水车间调度问题
3.基于离散人工蜂群算法的分布式装配置换流水车间调度问题
4.超启发式人工蜂群算法求解多场景鲁棒分布式置换流水车间调度问题
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分布式装配阻塞流水车间调度问题求解算法研究
分布式装配阻塞流水车间调度问题求解算法研究分布式装配阻塞流水车间调度问题是指通过合理的算法，对分布式装配车间中的多个工作站进行调度，以优化整个工作流程，提高生产效率和产品质量。
随着制造业的发展，车间生产过程中可能出现许多问题，如工作站的阻塞、任务延迟等，这些问题对生产效率造成了很大的影响。
因此，如何解决分布式装配阻塞流水车间调度问题成为了制造业中的重要问题。
在分布式装配车间中，通常包含多个工作站，每个工作站负责不同的任务。
这些任务可能需要按照一定的先后顺序进行，而且不同的工作站之间也存在一定的依赖关系。
如果没有合理调度，工作站之间的阻塞和延迟将会导致整个生产流程的延误。
目前，已经有很多不同的算法被提出来用于解决分布式装配阻塞流水车间调度问题。
其中，常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法通过优化工作站之间的任务分配和调度顺序，来达到最优的生产效果。
在遗传算法中，通过模拟生物进化过程，将问题转化为一个求解最优解的优化问题。
该算法通过对种群的基因序列进行交叉和变异操作，生成新的个体，并根据适应度函数评估每个个体的适应度，从而选择出最优的个体作为当前种群的父代，进而形成新的种群。
通过迭代的过程，逐渐逼近最优解。
模拟退火算法则模拟了材料退火的过程，通过随机搜索的方式，以接受不太好的解，并在温度逐渐降低的过程中，逐渐收敛到最优解。
在求解分布式装配阻塞流水车间调度问题中，通过模拟退火算法可以在局部最优解中跳出来，以期望找到更优的全局最优解。
蚁群算法则是通过模拟蚂蚁找到食物的行为，在分布式装配车间调度问题中，可以将每个工作站看作是食物，通过模拟蚂蚁在搜索过程中释放信息素的过程，来寻找最优解。
除了以上三种算法，还有其他一些算法，如禁忌搜索算法、粒子群算法等，这些算法各有优劣，可以根据具体问题的特点选择最适合的算法。
在实际应用中，如何选择合适的算法以及算法参数的设置，会对分布式装配阻塞流水车间调度问题的求解产生重要影响。
基于智能算法的工业工程生产车间调度优化研究
基于智能算法的工业工程生产车间调度优化研究引言随着科技的迅速发展和人们对效率的不断追求，工业工程领域的调度优化问题日益受到关注。
工业生产车间的调度优化是指在满足不同任务和资源限制的前提下，通过合理安排工序和资源，以最大限度地提高生产效率和降低生产成本。
本文将通过研究基于智能算法的工业工程生产车间调度优化方法，探讨如何应用智能算法技术解决这一问题。
一、调度优化问题的背景在工业生产车间中，调度优化问题是一个复杂的组合优化问题。
它涉及到任务的排列顺序、机器的选择、设备的运行速度等多个因素。
传统的调度优化方法由于其模型复杂度高、计算量大的特点，导致无法有效解决大规模调度问题。
而基于智能算法的调度优化方法则能够通过模拟和优化技术，快速寻找到一个近似最优解，大大提高了调度效率。
二、基于智能算法的调度优化方法1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过模拟生物的遗传、变异和选择等操作，搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务和资源等因素编码成染色体，通过交叉和变异操作产生新的染色体，进而不断优化求解结果。
遗传算法不依赖于问题的具体形式，具有较强的适应性和全局优化能力。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟每个粒子的位置和速度变化，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将每个粒子看作是一个潜在的解，并通过计算粒子的位置和速度来更新其搜索方向。
粒子群算法具有快速收敛和高效优化的特点，适用于中小规模调度问题。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
它通过模拟蚂蚁在环境中留下信息素，以及蚂蚁对信息素的感知和选择行动，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务看作是蚂蚁，通过留下和感知信息素来选择任务的调度顺序。
蚁群算法具有强大的全局搜索和优化能力，适用于大规模复杂调度问题。
三、智能算法在工业工程生产车间调度优化中的应用基于智能算法的调度优化方法已经在工业工程领域得到了广泛应用。
化工企业如何构建高效的生产调度与资源优化系统
化工企业如何构建高效的生产调度与资源优化系统在当今竞争激烈的化工行业中，构建高效的生产调度与资源优化系统对于化工企业的持续发展至关重要。
这样的系统能够帮助企业合理安排生产计划，优化资源利用，提高生产效率和产品质量，降低成本，增强企业竞争力。
本文将探讨化工企业如何构建高效的生产调度与资源优化系统，以提升企业整体运营效益。
一、需求分析首先，化工企业在构建生产调度与资源优化系统之前，需要进行准确的需求分析。
根据企业实际情况，了解生产过程中的关键环节、瓶颈问题、资源利用情况等，确定系统所需功能模块及性能指标。
同时，要考虑到企业的发展战略和市场需求，以确保系统的稳定性和可持续性。
二、数据采集与处理生产调度与资源优化系统需要大量的数据支持，包括生产线状态、设备运行情况、原材料消耗、产品质量数据等。
因此，化工企业需要建立完善的数据采集和处理机制。
通过传感器、监控设备等实时采集数据，并借助先进的数据处理技术进行分析和挖掘，以获得有价值的信息。
同时，要做好数据的存储和备份，以防止数据丢失导致系统运行故障。
三、生产调度算法优化生产调度是化工企业生产管理中的核心环节，直接关系到生产计划的合理性和生产效率的提升。
因此，在构建生产调度与资源优化系统时，化工企业需要选择合适的算法来优化调度过程。
常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
通过合理选择算法，并根据实际情况进行参数调优，可以有效提高生产调度的效果，实现资源的合理配置。
四、资源优化与协调资源优化和协调是建立高效生产调度系统的重要一环。
化工企业在资源利用方面常常面临诸多问题，如原材料库存过多或过少、设备运行效率低下等。
因此，要实现资源的优化与协调，需要对资源进行合理分配和调度。
通过制定相关的策略和规则，确保资源的充分利用，避免资源的浪费和闲置。
此外，还可以通过与供应商和客户的合作，实现供需的平衡，提高整体效益。
五、系统集成与监控构建高效的生产调度与资源优化系统需要将各个子系统进行有效集成和协调。
机加工车间工艺规划与作业调度优化
机加工车间工艺规划与作业调度优化一、引言随着制造业的发展，机械加工车间的生产效率和精度要求越来越高，机加工工艺规划和作业调度优化成为了工厂生产管理的重要环节。
好的工艺规划和作业调度不仅能够提高生产效率，降低生产成本，还能够实现生产资源的最大化利用，提升产品质量和企业竞争力。
二、机加工车间工艺规划1. 工艺路线设计工艺路线设计是整个生产过程的基础，它直接影响到生产的顺利进行和产品质量的稳定。
在进行工艺路线设计时，应考虑到生产设备和加工工艺的适配性，以及生产过程中可能出现的问题，如变形、刀具寿命等。
还需要结合产品特性和材料特性，选择合适的加工工艺，确保产品质量的稳定和生产效率的高效。
2. 设备配置优化在机加工车间中，设备的配置对生产效率和产品质量有着直接的影响。
优化设备配置可以实现生产资源的合理利用，提高生产效率。
在进行设备配置优化时，需考虑到设备的性能、功率和工艺适应性，同时还需要考虑到设备之间的协调配合，减少生产过程中的停机时间和等待时间，提高设备利用率，从而提高生产效率和降低生产成本。
3. 刀具管理和刀具选择刀具是机加工生产中的关键设备，刀具的选择和管理直接影响到加工质量和生产效率。
在进行刀具选择时，需要考虑到刀具的材料、韧性、硬度和耐磨性等特性，确保选择适配性强的刀具，从而实现高效的加工效果。
刀具管理也是至关重要的，需要定期对刀具进行检查和保养，延长刀具的使用寿命，减少更换次数，降低生产成本。
三、作业调度优化1. 生产计划排程生产计划排程是作业调度优化的首要环节，合理的排程能够保证生产过程的连续性，减少生产线的停机时间和等待时间。
在进行生产计划排程时，需要考虑产品的加工工艺和加工时间，设备的利用率和生产线的平衡性等因素，从而形成一个合理的生产计划，保证生产过程的稳定和高效。
2. 作业流程优化作业流程优化是作业调度优化的关键环节。
通过对作业流程的优化，可以减少作业的等待时间和传递时间，实现作业的连续化和高效化。
工业制造车间的仿真优化与调度研究
工业制造车间的仿真优化与调度研究随着制造业的发展和技术的进步，工业制造车间的管理和调度成为生产效率的关键。
为了实现高效、优质和可持续的制造，仿真优化与调度研究成为了公司提升竞争力的重要手段。
本文将介绍工业制造车间的仿真优化与调度研究的内容和重要性，并探讨其中的挑战和应对策略。
一、仿真优化与调度的概念和方法1. 仿真优化：仿真是指通过模拟复杂系统的行为和运行来研究其性能和效果。
仿真优化则是利用仿真来寻找最佳解决方案或决策。
在工业制造车间中，仿真优化可以通过构建系统的数学模型和模拟系统运行来优化生产流程、减少生产成本和提高生产效率。
2. 调度：调度是指将任务或工作按照一定的规则和算法安排到合适的时间和资源上，以实现最佳的生产效率和资源利用率。
工业制造车间调度的目标是最小化生产时间和成本、提高生产质量和满足客户需求。
3. 仿真优化与调度方法：工业制造车间的仿真优化与调度可以通过使用模拟算法、智能算法、进化算法、离散事件模拟等方法来实现。
其中，模拟算法可以模拟系统的行为和运行，智能算法可以根据经验和规则进行决策，进化算法可以通过迭代和优胜劣汰来找到最优解，离散事件模拟可以模拟系统中包含离散事件的过程。
二、工业制造车间仿真优化的重要性1. 提高生产效率：通过仿真优化和调度可以降低生产时间和成本，提高生产效率和生产线利用率。
通过优化物料流和人员分配，调整生产节奏和周期，以及最大限度地减少生产任务的中断和等待时间等，可以实现生产效率的最大化。
2. 优化生产性能：工业制造车间的生产性能包括生产质量、生产稳定性、产品合格率等。
通过仿真优化和调度可以优化生产工艺和生产流程，减少因人为因素导致的人为差错和质量问题，提高产品合格率和生产稳定性。
3. 提升客户满意度：通过优化车间调度和生产计划，可以更好地满足客户需求，及时交付产品并提供个性化定制服务。
通过准确预测和响应客户需求的变化，提高客户满意度和忠诚度。
三、仿真优化与调度研究的挑战和应对策略1. 复杂性：工业制造车间通常由多个工作站、多个生产线和多个生产环节组成，系统复杂度高。
作业车间调度理论及其优化方法研究的开题报告
作业车间调度理论及其优化方法研究的开题报告一、研究背景和意义作业车间调度是指在车间生产过程中，根据一定的条件和目标，合理分配和安排作业任务的时间和作业机器的使用，以使车间生产效率最大化、生产成本最小化。
作业车间调度问题在工业领域有着广泛的应用，如生产制造、交通运输、服务业等。
随着制造业的快速发展，作业车间调度已成为制造业领域的核心技术之一。
作业车间调度问题具有高度的复杂性，主要体现在以下方面：任务时间、机器运转时间、机器设置时间以及任务之间的先后顺序等多个因素的交叉影响，同时多数情况下这些因素之间存在的约束条件数目较多，复杂度高，很难通过简单的建模和算法得出最优解。
因此，研究作业车间调度理论以及优化方法具有重要的意义。
二、研究目的和内容本研究旨在系统研究作业车间调度问题，结合实际生产工艺，分析作业车间调度问题的特点和难点，提出分类和解决问题的方法，并探索优化车间调度的有效技术和算法。
具体包括如下内容：1.对作业车间调度问题进行定义和分类，分析其特点和难点；2.探讨作业车间调度优化的常用方法，如线性规划、动态规划、遗传算法、禁忌搜索、模拟退火等，并比较不同方法的优缺点；3.研究基于流水车间调度、灵敏机器和蓝牙测试技术的作业车间调度方法；4.实现一个作业车间调度软件，并以某制造企业为例，对该软件进行应用和分析。
三、研究方法和技术路线本文将采用文献资料法、调研法、数学建模法、仿真实验法等方法，以及以下技术路线：1.收集和整理文献资料，系统阅读相关文献，从理论和实践两个方面深入研究作业车间调度的发展历程和现状；2.以某制造企业的实际生产过程为基础，对其作业车间调度问题进行建模和分析，明确调度目标和约束条件；3.根据上述模型和分析结果，探索解决作业车间调度问题的有效和优化方法；4.利用计算机仿真软件验证作业车间调度优化效果，以实现该方法的可行性和有效性；5.设计并开发一套作业车间调度软件，并在实际生产中应用，为企业提供有效的调度方案。
制造业企业生产计划与调度优化方案
制造业企业生产计划与调度优化方案在制造业企业中，生产计划与调度是确保生产效率和产品质量的关键环节。
随着市场竞争的加剧和生产复杂性的提高，制造业企业越来越重视生产计划与调度的优化。
本文将从优化目标、方法和工具等方面探讨制造业企业生产计划与调度优化的相关内容。
一、优化目标制造业企业生产计划与调度的优化目标主要包括以下几个方面：1. 提高生产效率：通过合理安排生产计划，充分利用资源，减少生产过程中的浪费，提高生产效率。
2. 缩短交付周期：通过精确的生产计划和合理的调度安排，减少生产过程中的等待时间，提高产品的交付速度。
3. 降低生产成本：通过精细化的生产计划和灵活的调度安排，优化资源利用，减少生产成本。
4. 提高产品质量：通过科学的生产计划和严格的调度安排，确保产品生产过程中的质量控制，提高产品质量。
二、优化方法为了实现上述优化目标，制造企业可以采用以下方法：1. 数据分析与预测：通过对历史生产数据进行分析，并结合市场需求的预测，制定合理的生产计划和调度方案。
2. 运筹学方法：运筹学方法可以帮助制造企业解决资源配置和调度问题。
例如，线性规划、整数规划等方法可以优化生产资源的配置和调度。
3. 智能化调度系统：利用现代信息技术，建立智能化调度系统，通过算法和模型对生产计划进行优化和调度安排。
智能化调度系统可以提高生产计划的准确性和响应速度，从而提高生产效率。
4. 合作与协同：制造企业可以与供应商、客户等相关方进行合作与协同，共享信息资源，优化供应链和生产调度流程，提高整体效率和响应速度。
三、优化工具制造企业可以借助以下工具来实现生产计划与调度的优化：1. MRP系统：材料需求计划(MRP)系统可以帮助企业进行物料需求计划和生产调度。
通过MRP系统，企业可以实现按需采购和生产调度，减少库存和生产过剩。
2. APS系统：高级计划与调度(APS)系统是一种集成的生产计划与调度系统，可以帮助企业实现全面的生产计划和调度管理。
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优化设计实例：柔性流水车间调度优化甘特图及优化曲线
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工业系统、工业过程及分布式车间调度的优化
受资助情况
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E2012203015
基于T-S模型、贝叶斯网络及PSO算法的多态液压系统FTA理论及应用
河北省自然科学基金
省级
2012.4
成果描述
成果简介
1、工业系统、工业装备的优化设计
2、工业生产过程流程优化
3、分布式车间调度的智能优化
所需人数
5
所需场地
30平
所需经费
35万
预期效益
75万/年