数学建模 工件的加工次序问题PPT
数学建模--车间作业调度问题

一、二维背包问题一维背包问题讨论的背包问题只有一种限制,即旅行者所能承受的背包的重量(亦即重量不能超过a (kg ).但是实际上背包除受重量的限制外,还有体积的限制,这就是不但要求旅行者的背包的重量M 不能超过a (kg ),还要求旅行者背包的体积V 不能超过b (m3),我们把这样的问题称为“二维背包问题”。
它的状态变量有两个因素:一个是重量,一个是体积。
二维背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。
问怎样选择物品可以得到最大的价值。
设这两种代价分别为代价1和代价2,第i 件物品所需的两种代价分别为i a 和i b 。
两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为a 和b 。
物品的价值为i c 。
模型:111max .,1,2,3...ni ii ni i ini i ii c x st a x a b x bx z i n===≤≤∈=∑∑∑例题码头有一艘载重量为30t ,最大容为12×10m 3的船,由于运输需要,这艘船可用于装载四种货物到珠江口,它们的单位体积,重量及价值量见下表:现求如何装载这四种货物使价值量最大。
111max.,1,2,3...ni i ini i ini i ii c x st a x a b x bx z i n===≤≤∈=∑∑∑可用动态规划来解决1.设x i (i=1,2,3,4)分别表示装载这四种货物的重量,2.阶段k :将可装入的货物按1,2,3,…n 排序,每个阶段装一种货物,(共可分为四个阶段)3.状态变量: 1k S +和1k R +,表示在第k 阶段开始时,允许装入的前k 种货物的重量与体积。
状态转移方程:11k k k k k k k kS S a x R R b x ++=-=-()(){}111,max ,j k k j k k j j f S R f S R c x -++=+,表示在不超过重量和体积的前提下,装入前j 中货品的价值。
工件加工排序问题

工件加工排序问题2009-01-09 17:36工件加工排序问题问题摘要:本文是经典计划排序问题中的车间作业问题,研究n个工件在m台机器上有序的加工问题。
根据所提的问题及文中所给的有关数据表,我们分别采用了不同的解法。
(1)第一问为n(在此为12)个工件在一台设备(车床)上加工问题,(1.1)这里我们使用lingo8.0求解(源代码见附录1)得最优工件加工的顺序为:6每个工件在车床上加工的结束时间分别为:车床 2.5 5.8 9.0 12.6 13.5 16.3 20.3 22.0 23.2 25.9 28.4 33.1等待和加工的总时间为:171.9000(1.2)这问工件要在它们要求的时间内完工,选择加工工件的种类及加工的次序,使得整个选择加工的工件价值最大。
我们采用贪心算法(源代码见附录)求得结果:选择的加工工件和加工次序为:整个选择的加工价值为:117总的加工时间为P=27.2(2)第二问为12个工件在两台设备上加工问题,我们使用johnson算法,(源代码见附录2)求得最优工件加工的次序为:每个工件在车床,钻床机上加工的结束时间分别为:0.9 2.1 3.8 6.3 9.0 11.8 15.4 18.7 22.7 27.4 29.9 33.15.4 7.2 11.7 14.2 17.2 21.2 25.0 27.5 29.7 31.6 33.3 34.6最小时间为:34.6(3)第三问为n(在此为12)个工件在三台设备(分别为车床,钻床和铣床)上加工,我们使用CDS算法(源代码见附录2),求得最优工件加工的次序为:每个工件在车床,钻床,机上加工的结束时间分别为:车床 1.2 3.7 4.6 7.4 9.1 11.8 14.3 18.3 21.6 26.3 29.5 33.1钻床 3.0 5.4 9.9 13.9 18.4 21.4 23.9 26.1 28.6 30.5 31.8 34.0铣床 5.5 9.1 11.9 16.9 19.4 23.2 25.0 27.4 29.4 31.2 32.8 35.3加工过程状态图,其中黑色表示等待:最小时间为:35.3关键字:Johnson算法 CDS算法(启发式算法)贪心算法工件加工排序问题重述:(一)12种工件都在车床上加工,车床一次只能加工一种工件,根据文中所给表(1)求:1)在不考虑工件的完工时间和工件的价值的条件下,使得完成这批工件加工任务所需的总时间最省的工件加工的次序。
关于零件加工排序问题的数学模型、

零件的加工排序的最优模型摘要:根据问题“建立模型求出使总加工时间最短的加工顺序”可知,本题为建立最优化模型,求出零件加工时间最短的加工顺序。
本题根据已知数据,结合问题中的具体要求,我们引入0/1变量建立工件排序的数学规划模型。
借助Lingo软件进行求解运算,得出其中的最优排序方案。
使得完成这批工件加工任务所需要的总时间最省。
在这里,我们通过对各个工件(排序后)完成某项特定工序所需总时间进行求和得到整个加工任务所需要的总时间。
而各工件的总时间包括其机床加工时间和加工其他零件时的等待时间。
最后,根据我们建立的模型求解得出某塑料厂加工十个零件模型所需最短总加工时间为943分钟,总加工时间最短的加工顺序为:4-5-10-7-8-2-9-1-6-3,具体结果如表6-1,6-2。
一、问题重述某塑料厂要加工十个零件模型(编号为1,2,…,10),这些零件模型必须依次通过3个设备C1,C2,C3,每个设备一次只能加工一个零件,其加工时间如下表(单位:分钟)。
二、问题分析零件在C1工序上的总加工时间是固定的。
关键是在C2及C3工序上会出现等待。
如果采用不同序加工,那么在C1上已加工好的零件,在C2上加工的时间会落到在C1上比其后加工的零件的后面,则其在C2上等待的时间更长,同样在C2与C3工序上也是这样,要求加工时间最短的加工顺序,就必须尽量减少工件在C2及C3工序上的等待时间,由于工件必须在它们要求的时间内完工,即某工件在任务开始起到该工件加工完毕之间所用的总时间应少于该工件的规定完工时间。
所以要使整个加工任务的工件总价值最大,必须合理选择加工工件的种类及其加工的次序。
三、模型假设假设一:在后面的模型中,我们都假定了忽略工件在转换工序时的运输时间。
即将整个工件加工过程简化为一个连续的过程,只考虑机床在加工工件时其他工件的等待时间。
假设二:零件之间是相互独立的,从生产的角度看,先加工一个零件并不影响对后面零件的加工。
数学建模过程PPT课件

为了在表决提案时避免可能出现10:10的平局,再设一个席 位。
21个席位的分配结果
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
丙 34 34/200=17.0% 17.0%•21=3.570
3 42 Q3 1(1 1) 578
1 0 32 Q1 3(3 1) 888.4
6 32 Q2 2(2 1) 661.5
3 42 Q3 1(1 1) 578
甲1 乙1 丙1
4 6 7 10 11 13 16 17 19 20 5 8 12 14 18 9 15 21
甲:11,乙:6,丙:4
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练习 学校共1000学生,235人住在A楼,333人住 在B楼,432住在C楼。学生要组织一个10人 委员会,试用惯例分配方法, d’Hondt方法和 Q值方法分配各楼的委员数,并比较结果。
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d’Hondt方法 有k个单位,每单位的人数为 pi ,总席位数为n。 做法: 用自然数1,2,3,…分别除以每单位的人数,从 所得的数中由大到小取前 n 个,(这n 个数来 自各个单位人数用自然数相除的结果),这n 个数中哪个单位有几个所分席位就为几个。
2 建模步骤
模型准备
模型假设
模型检验 模型应用
模型分析
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模型建立 模型求解
1)模型准备: 了解问题的实际背景,明确建模目 的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际 对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
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轴类零件的加工阶段划分及加工顺序安排 PPT

一、加工阶段的划分
2、划分加Leabharlann 阶段的意义1)有利于保证加工质量 2)能合理使用设备 3)便于安排热处理工序 4)及时发现毛坯缺陷 5)保护精加工后的高精度表面
3、划分加工阶段的说明
1)加工阶段的划分不是绝对的,有时不划分加工阶段; 2)在加工质量要求不高、工件刚性足够、毛坯质量高、加工余量 小时且中间又无热处理安排时,可直接进行磨削加工(如压铸件、冷 挤压件); 3)一些在机床上装夹不方便的零件加工(如重型零件的加工), 可采取不分阶段加工或粗加工后在机床上放松一段时间继续夹紧加工 的方式。 4)如中间有热处理要求时则必须分开,如粗精加工设备不同时, 则也自然分开。
三、加工顺序的安排
3、检验工序的安排
为保证零件制造质量,防止产生废品,需在下列场合安 排检验工序:
1)粗加工全部结束之后; 2)送往外车间加工的前后; 3)工时较长和重要工序的前后; 4)最终加工之后。 除了安排几何尺寸检验工序之外,有的零件还要安排探伤、密封、 称重、平衡等检验工序。
说明:以上检验为车间检验人员进行的检验,操作工则应 对其加工的每个零件的每道工序的加工质量负责。
一、加工阶段的划分
1、加工阶段划分
按加工的精度高低,加工阶段一般可分为三个阶段:
1)粗加工阶段 主要加工方法有:粗车、粗铣、粗刨、粗镗和钻孔
2)半精加工阶段 主要加工方法有:半精车精车、半精铣精铣、半精刨精刨、半精镗精镗 和扩孔、铰孔
3)精加工阶段 主要加工方法是各种类型的磨削,也有宽刃精刨、浮动镗和刮削
二、毛坯选择
根据本零件的结构特点、使用要求及材料牌号,可选择热轧圆钢(型
材),供货状态为调质处理,硬度为235HBS。查《机械制造工艺设
数学建模-圆盘内零件排序

圆盘内零件排序问题摘要:1957年,人类第一颗人造地球卫星在拜科努尔发射场被发射上地球轨道,苏联于1961年4月12日实现了首次载人航天.从此人类便开始了漫长的太空探索。
在中国第一颗人造地球卫星“东方红”一号上天之后,当时的国防部五院院长钱学森就提出,中国要搞载人航天。
1999年11月20日,中国第一艘无人试验飞船“神舟”一号起飞,并成功着陆,接着“神舟”二号,三号,四号相继发射成功.在2003年10月15日9时,我国自行研制的“神舟”五号载人飞船也顺利完成任务。
航天技术被广泛应用于军事侦察和地球资源勘测,以及进行临时性的天文观测和发展航太医学。
航天飞船一般是由轨道舱、返回舱和推进舱三部分组成,推进舱位于飞船的尾部,形状像一个圆筒,主要用于飞船的姿态控制、变轨和制动,因此,在零件的生产和组装过程中对工艺的要求非常高.飞船尾部中一套设备由不同的由24个零件组成,设备的24个零件均匀分布在等分成六个扇形区域的一个金属圆盘的边缘上,零件的排序不仅要是每个区域内的质量之差尽可能小,以保持整个尾部的平衡,而且相邻零件之间体积差距越大越好.本文对此问题建立了三个优化模型,并给出了相应算法,首先由质量约束,以相邻区域质量差最小为目标得出最优方案,再加以各零件的体积约束进行修正,最后对零件质量体积进行灵敏性分析.模型Ⅰ:针对问题一,建立了模型,采用0-1规划模型,引入0-1变量:若第i号(i=1,2,…,24)零件装在第j号区域则C ij=1,否则C ij=0.由于每个零件只能放入一个区域,一个区域只能放4个零件,再结合相邻区域质量差小于4这三个约束条件,再以相邻区域间质量差的总和最小为目标函数,然后用lingo8.0无限制版解出这些变量。
.模型Ⅱ:针对问题二,考虑到不光对区域间质量有约束,而且相邻零件之间体积也有约束,所以问题转化为一个圆盘上24个零件的排序问题,所以将圆盘划分为24个区域,沿用模型Ⅰ的思想,再加上体积约束进行修正,得到模型Ⅱ.即在保证质量最优的前提下加入对各零件的体积约束,限定大于3,用Lingo软件实现.模型Ⅲ:建立方差分析模型,根据给出的数据,分析分布特征,分成两组,用方差分析对数据进行调整,并求出调整范围。
工件加工的排序优化问题
问题三四也都是将问题一二进行推广,因此只需将相应的数据用变量代替即可。
摘要
众所周知,对于一个加工企业而言,如何在最短时间内完成加工任务,是一个企业 提高竞争力和利润的关键。 本文就是一篇关于工件加工的排序优化问题, 即在给定的数据和做出符合实际生产 的条件下,合理的安排工件的加工顺序,使加工的效率或所获得的利润等指标达到最大 值。 问题一是在零件只加工一次, 如何合理安排加工顺序, 使得完成这批工件加工任务 所需的总时间最省或总价值最大。为此,我们引入了一个 0-1 变量表示加工工件的顺序 和工件的种类,求出该变量,即可得到在不同情况下加工顺序,然后对结果进行分析, 计算结果唯一(实际可能不唯一) 。问题一的一二问安排如下: 1)工件的加工顺序为 6-3-9-10-7-5-1-2-8-11-4-12 此时总时间最少,为 171.9 工件的加工时间为 33.1 2)在时间充足的情况下,总价值最大为 117,工件的加工顺序如下 9 1 12 3 7
12
min W = ∑ sj
j =1
约束条件:
n s sj = {sjti− ++ jnj ti t≥≤ js−j 1 1 s1 = t1 + n1 1 i −
i j =1
1
ti = ∑ bj nj = ∑ yijmi
j =1
12 12
12
因为不要求每一种工件都加工,所以 ∑ yij ≤ 1, ∑ yij ≤ 1
i =1 j =1
机床任务分配问题数学建模
机床任务分配问题数学建模任务分配到机床摘要本⽂解决的是机床⽣产调度的问题,⽬的是使产品加⼯路径的组合优化。
对于本⽂所研究的机床任务的合理调度问题,由于⽣产⽅式的不确定,我们根据A,B,C,D这4道⼯序是否有序进⾏了分类研究,并分情况得到了最优解或近似最优解,制定出了不同情况下的合理调度⽅案。
对于问题⼀:在⼯序⽆序的情况下,问题转化为⼀个指派问题,以完成任务耗时最长的那台机床的运⾏时间作为指标,以该指标最⼩作为⽬标函数,建⽴了⼀个0-1整数规划模型,⽤Lingo求解得最短加⼯时间为233h各机床加⼯时间的均衡度为3.8%。
在⼯序有序的情况下,问题⼀转化为⼀个柔性作业车间调度问题,此时⽣产调度的任务就是:确定产品的加⼯路径和每⼀⼯序的加⼯开始时间,并使产品通过系统的时间(Makespan)最⼩。
运⽤遗传算法建⽴模型,绘制出最佳调度的⽢特图,并得到加⼯时间的近似最优解为250h,各机床加⼯时间均衡度为1.6%,均衡度很⾼;与⽆序情况所得最优解相⽐,其近似度为92.7%,具有较好的有效性。
对于问题⼆:在⼯序⽆序的情况下,该问题仍为⼀个指派问题,在加⼊调度费⽤与运⾏费⽤的条件下,我们利⽤理想点法将这两个指标的双⽬标问题转化为单⽬标规划模型来进⾏求解,建⽴了⼀个0-1整数规划模型,⽤Lingo求解得加⼯时间为510h,总费⽤为1784600元。
在⼯序有序的情况下,我们运⽤蚁群算法建⽴模型,经过选⼯序,计算加⼯⼯序k的机床的空闲时间段和加⼯序列,计算可选⼯序的EAPT和信息素的积累等过程,得到加⼯时间为441h,总费⽤为1799000元。
为了进⼀步分析该算法的有效性,我们还进⾏了实例规模较⼤的计算机仿真试验。
我们在模型的改进和推⼴⾥对模型四提出了⼀种评价⽅法,⼒求使⼀群算法的精度进⼀步提⾼,以实现更⼤规模的应⽤。
关键词:指派问题柔性调度理想点法遗传算法蚁群算法1.问题重述1.1问题背景车间⽣产调度是制造系统的基础,⽣产调度的优化⽅法是先进制造技术的核⼼技术。
工件排序
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于数学规划模型的工件加工问题的求解
基于工件加工问题的求解摘要对于一个加工企业而言,如何在最短时间内完成加工任务,是一个企业提高竞争力和利润的关键。
本文就是一篇关于工件加工的排序优化问题,在给定的数据和符合实际生产的条件下,合理的安排工件的加工顺序,使总加工时间达到最少。
对于工件加工次序模型的求解,我们可以运用许多方法来进行求解,但是考虑到3台机床加工10个零件的给定一加工顺序,所有零件通过机床的顺序是一致的;每个零件在各机床的加工时间已知,且每台机床在同一时间只能加工一个零件。
M2及M3工序上会出现等待。
如果采用不同序加工,那么在M1上已加工好的零件,在M2上加工的时间会落到在M1上比其后加工的零件的后面,则其在M2上等待的时间更长,同样在M2与M3工序上也是这样,要求加工时间最短的加工顺序,就必须尽量减少零件在M2及M3工序上的等待时间,由于零件必须在它们要求的时间内完工,即某零件在任务开始起到该零件加工完毕之间所用的总时间应少于该零件的规定完工时间。
所以要使各个零件在车间待的总时间最短,其加工零件顺序固然只有一种。
那么就要合理选择加工零件的种类及其加工的次序。
本题根据已知数据,结合问题中的具体要求,我们引入0/1变量建立零件排序的数学规划模型。
通过lingo得出其中的最优排序方案。
使得完成这批工件加工任务所需要的总时间最省。
然后我们对各个排序后的零件完成特定工序所需花费时间进行求和得到整个加工程序所需总时间。
总时间包括了各个零件在机床的加工时间以及加工其它零件的等待时间。
最后,根据建立的模型求出某车间加工十个零件所需最短的时间为413分钟,总加工时间最短的加工顺序为D-H-G-I-J-E-A-F-C-B,具体结果如表1-1,1-2。
若件加工还要满足下面条件,零件D必须在零件E之前加工;零件H与零件J的加工必须相连;机床M3加工每个零件等待时间不能超过5分钟,总等待时间不能超过30分钟。
那么继续利用lingo软件求解可以得出在此条件下最优的顺序为G-I-D-H-J-E-A-F-C-B,所需最短的时间为425分钟,具体结果如表3-1,3-2。
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孙瑜
Байду номын сангаас
张成伟 徐兆国
摘要
• 本文探讨的问题是如何安排工件的加工顺序以 使得各工件的完工时间之和最短、机床花费的 总时间最小、加工工件的总补偿费用最少。求 解这一问题主要用到了图论和线性规划的数学 方法。在第一问与第三问中,本文先将题中所 给出的数据、条件转换为图,在此基础上表示 出目标函数及约束条件,利用非线性规划求得 最优解。第二问中,文本利用了图论中哈密顿 链原理,将完成工件加工的问题转化为有向图 中点的遍历,所建立的模型可遍历哈密顿链中 的全部点且得到最短路径。
40
24
36
16
前 期 工 件号i 3,4 8 5,7, 5,9 1 10,1 9 3,8, 4 7 3,5, 4 4,7 6,7, 14 5,12 6 1,2,
1)若给出一个加工工序,则确定了每个工件的完工 时间(包括等待与加工两个阶段)。试设计一个满 足条件的加工顺序,使各工件的完工时间之和最小。 2)若第j号工件紧接着第i号工件完工后开工,机床需 要花费的准备时间是: 3)假定工件的完工时间(包括等待与加工两个阶段) 超过一确定时限u时,则需支付一定的补偿费用,其 数值等于超过时间与费用率之积,各工件的补偿费 用率ωi如下: j 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
模型建立与求解
• 1、总完工时间最优模型 • 问题1中要求根据各个工件的加工时间, 以及其前期工件的要求,建立以总的 完工时间最少为目标的目标函数。在 加工时间一定的情况下,对其进行合 理的排序,使目标函数达到最小值。
• (1)模型建立 • 总的完工时间包括各工件的等待时间之和与各工件的加工 时间之和。由于各工件的加工时间之和是一定的,所以完 工时间最优问题等价于各工件等待时间总和的最优化问题。 • 设第 个工件的加工次序为 y i ,总的完工时间为 Z 1 。 • 每个工件都被其后置加工工件所等待,因此,总的工件等 待时间即每个工件被等待的时间总和。 • 第 个工件被等待的时间为(14 − y i )t i ,则所有工件被等待的 时间为 14 (14 − y )t
• (3) 相关图形 • 由题目中的表可作图如下:
9 4 7 11 5 3
10
图1
• (4) 模型求解 • 这是一个最优化问题,由于变量和约束条件都很多,人工求解 有一定困难,因此可以借助lingo软件,求解得到最佳加工顺序 和最少总完工时间。 • 在lingo软件中求解的部分代码: • MIN=5175-20*y1-28*y2-25*y3-16*y4-42*y5-12*y6-32*y7-10*y824*y9-20*y10-40*y11-24*y12-36*y13-16*y14=0;(目标函数的表 示)。 • 由lingo计算得使得总完工时间最短的最佳加工次序为:
3
∑
j =1
j
j
j
• (2) 约束条件分析 • 根据题目给出的表中可以得知各工件之间的关系(1.2), 由此也可以得到各工件完工时间之间的关系(1.3)。由 分析知道工件3的完工时间为199,工件14的完工时间为 285,工件12的完工时间为309,工件13的完工时间为 345,因此工件3以后完工的工件的完工时间都会超过确 定时限 u,则 m j = 1 为工件3以后完工的工件号,包括 ( 工件3);而不管安排怎样的加工顺序工件4的完工时间 都不会超过 u,则 m 4 = 0 ;对于工件5,它加工之前工 件4、7、11、10必须完工,因此工件5的完工时间至少 为108,也超过了确定时限 u,则 m 5 = 0 ;对于工件7, 它最多排在工件4、9、10的后面,因此它的完工时间最 多为92,不超过 u,则 m 7 = 0;对于工件9、10、11,它 们可能超过也可能不超过确定时限,这只能根据加工的 顺序来得到 m 9 ,m10 ,m11的值。 • 工件的完工时间 x j 与工件的加工顺序 y i 之间的关系为 (1.5),由问题一可知。
• 最终求解模型,结果如下: • (1) 加工顺序为 4→10→9→7→11→5→3→8→6→1→2→14→12→13时, 各工件的完工时间和最小,为2588。 • (2) 加工顺序为 4→7→11→10→9→5→3→8→6→2→1→14→12→13时, 机床花费的总时间最小,为114。 • (3) 加工顺序为 4→7→11→10→5→9→3→8→6→1→2→14→12→13时, 总补偿费最小,为142.42。 • (4) 对u进行讨论,可分为以下几种情况:u<92、 92=<u<108、108=<u<174、174=<u<199、 199=<u<209、209=<u<219、219=<u<269、 269=<u<309、309=<u<345、u >=345,并进而用lingo 可求出答案 • (5)把一般情况下上述各问题的解法进行的一些讨论。
ωi 12 10 15 16 10 11 10 8 5 4 10 10 8 12
u=100,tij=0,安排一个加工顺序,使总补偿最小。 (4)试对(3)中的u进行讨论。 (5)能否对一般情况下上述各问题的解法进行一些讨 论。
问题分析
• 这五个问题都是要求一种最优加工次序,使得工件 完工时间和、机床花费时间、总补偿费分别达到最小。 由于题中安排了各工件的前期工件,所以解题时可以 先利用图论的知识将加工工件之间的先后关系表示出 来。由于第j号工件完工时间和补偿费与其前置加工工 件完工时间的累加密切相关,所以单纯用图论解决完 工时间和补偿费的最优化是很复杂的,但是可以在有 向图的基础上将目标函数、约束条件巧妙表示出来, 再结合非线性规划解出最优解。在第二问中,求得的 是机床花费总时间的最小值问题,实质就是要解决机 床的总准备时间最短的问题。该问题可转化为最短路 径问题,但是同时要考虑到各加工工件的前期工件。 这就需要构造一个好的有向图,再遍历点并求得最短 路径。
∑
i =1
i
i
• 所有工件的加工时间为 ∑ t i = 345
i =1
14
Z • 因此总的完工时间之和为: 1= ∑ (14 − y i )t i + ∑ t i = ∑ (15 − y i )t i
i =1 i =1 i =1
14
14
14
• (2) 约束条件分析 • 设 是 的前期工件,则第 个工件的加工次序 应早于第 个工件的加工次序,所以 • 由题目当中的表可得约束条件为: • y1− y 3 ≥ 1; y 2 − y 8 ≥ 1; y 3 − y 5 ≥ 1; • y 3 − y 9 ≥ 1; y 5 − y10 ≥ 1; y 5 − y11≥ 1; • y 6 − y 8 ≥ 1; y 7 − y 4 ≥ 1; y 8 − y 3 ≥ 1; • y 9 − y 4 ≥ 1; y11− y 7 ≥ 1; y12 − y14 ≥ 1; • y13 − y12 ≥ 1; y14 − y1≥ 1; y14 − y 2 ≥ 1; y14 − y 6 ≥ 1; ( y10 − y11) 2 ≥ 1; ( y1− y 2 ) 2 ≥ 1; • ( y1− y 6 ) 2 ≥ 1; ( y 2 − y 6 ) 2 ≥ 1; y13 = 14; y 4 = 1; • • y i 均为正整数, i=1,2,3…14。
1 3
2 8 6
图2
14
12
13
• 1 → 10 → 9 → 7 → 11 → 5 → 3 → 8 → 6 → 1 → 2 → 14 → 12 → 13 , • 此时总完工时间为2588。
• 2、机床花费总时间最优模型 • (1)模型建立 机床花费总时间包括机床的总准备时间和总的工件加工时间。 总的工件加工时间是一定的,因此解决机床花费总时间最短问 题等价于机床准备总时间的最优化问题。本模型将此问题转化 为图论中的遍历哈密顿链问题。构造图如下
∑ x ij = 1( j = 0,1...4) = i141 x = 1( j = 0,1...4) ∑ ij j =1 x ij ∈ {0,1}( j = 0,1...4) 14 14 ∑∑ x ij = 13 i =1 j =1
14 14
•
(2) 模型求解 本模型用求解: 对图一求解 求解结果为:4→7→11→10→9→5→3 所需 45 机床花费总时间为45。 • 对图二求解 • 求解结果为:3→8→6→2→1→14→12→13 所需机床花费总时间为69。 • • • •
问题重述与分析
• 现有14件工件等待在一台机床上加工,某些工件的加工必 须安排在另一些工件加工完工以后才能开始,第j号工件的 加工时间tj及先期必须完工的工件号i由下表给出。
工 件号j 件号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
tj
20
28
25
16
42
12
32
10
24
20
• 现要求求得一种加工顺序,使得机床的总等待时间最短。转换 为图论问题即是寻找一条最短路径,并满足如下要求: • ① 该路径经过所有节点一次且仅一次,且无环,因此路径数目 要比节点数目少1; • ② 该路径经过工件i所代表的节点时,必须已经经过工件i的所 有前置节点。 • 根据图1,与图2,3号工件必定是排在第7个序号上,13号工件 必定排在最后一个加工序号上,同理,12号工件必定是倒数第 二个被加工,14号工件必定是倒数第三个被加工。因此问题简 化为找到图3、图4这两部分的最优加工顺序。建立模型为: • Min z = ∑∑ wij x ij , (i, j = 0,1...4) i =1 j =1 • s.t. 14
模型假设
• (1) 假设相邻工件之间的加工是紧挨着进行的, 即除了准备时间外,不浪费任何时间。 • (2) 假设机床在加工工件的过程中运转正常。 • (3) 假设不会发生意外情况(机器坏掉、加工的 工件不能正常使用等。)