王丹[1]2003年在《车间生产控制中面向对象的禁忌搜索算法》文中指出本文在深入研究调度理论和禁忌搜索算法及其面向对象的实现机制的基础上，设计并实现了一个算法类。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象，从而保证对不同的有效搜索途径的探索。本文对算法在实际应用中存在的一些问题提出了改进：采用图结构对其参数进行描述和存储；针对iob-shop问题中解空间规模很大的问题，采用对解空间进行映射的方法提高搜索效率。 本文将面向对象的方法贯穿于算法的分析、设计和实现过程中，设计出直观、自然地表现求解方法的软件系统，而且开发出来的系统可维护性好，代码的可重用性高。算法最终设计成COM组件的形式，结合了对象技术和组件技术两种特性，不同的车间作业计划系统可以作为算法组件的客户程序，算法组件和客户之间能通过接口在二进制代码级进行交互。算法实现了组件级的可重用性，系统稳定性好。 本文还把组件化程序设计方法用于构造系统的体系结构层次，实现了组件化开发。这些组件均单独开发，单独编译，甚至单独调试和测试。当所有的组件开发完成后，把它们组合在一起就得到了车间生产作业计划应用系统。用户把其车问的设备情况、工艺情况、流程情况输入该系统后，使用本算法组件便可以进行车间生产计划的制定。这些组件均可用于构造面向机械制造业的生产作业计划及资源优化利用智能支撑系统，对于车间生产计划平台的移植及通用车间生产计划平台的开发都会产生事半功倍的效果。 算法组件和生产计划平台组件采用VB6.0开发，数据库采用SQLServer7.0，在Windows2000下测试运行。经过对某机车厂生产车间数据的实际测试，取得了较优的运算结果，提高了生产效率。
王海峰[2]2002年在《禁忌搜索算法的研究及其在车间生产控制中的应用》文中指出调度是在满足某些约束的条件下对作业的排序，按照排序的次序给它们分配资源和时间，并且使目标函数达到最优。一个调度就是在一定时间内任务在机器上的一个分派，调度问题就是寻找一个任务在机器之间的传递序列，使其在工艺(或资源等)约束条件下，对应于某些执行目标是最优的。调度问题是组合优化问题。 在我国企业的信息化建设中，车间一层的企业信息系统都遇到了重重困难，开发者与使用者都需要一种通用性好、智能化程度高的生产作业计划及资源优化利用智能支撑系统。而如何解决生产中的动态生产调度问题，以便重新快速、高效地安排生产作业计划、进行生产作业调度也成为调度研究的首要问题，一直是国内外企业界和学术界研究的热点。将优化方法的理论研究引入到车间生产调度领域中，改进算法性能、拓宽算法应用领域、完善算法体系，是一个同时具有理论意义和应用价值的课题，具有重要的意义。 禁忌搜索的思想最早由Glover提出，它是对局部邻域搜索的一种扩展，是对人类智力过程的一种模拟。禁忌搜索算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。禁忌搜索算法在组合优化、生产调度、电路设计和神经网络等领域取得了很大的成功，尤其在调度领域，禁忌搜索算法获得了蓬勃的发展，调度问题至今仍是禁忌搜索算法应用最广泛而成功的领域之一。 本文系统地研究了调度的理论及其发展状况，针对我国国有企业车间生产控制中存在的问题提出了一种具有完善的理论和实践基础、可行性较高的解决方案，设计并实现了一个通用的面向制造类企业的车间作业计划平台，并在深入研究调度理论的优化算法的基础上，重点研究了禁忌搜索算法，并对禁忌搜索算法在实际应用中存在的一些问题提出了改进。
刘忠耀[3]2007年在《塑料制品生产过程的调度研究》文中研究说明企业能否把现有资源进行合理配置和充分利用，直接影响到产品的制造成本和企业效益。企业资源的合理配置和优化利用很大程度上体现在车间一层的生产活动中，所以加强车间层的生产管理与控制一直在企业生产经营活动中占有十分重要的地位，而其生产调度是生产管理与控制中的重要部分。作者结合自己在注塑企业流水线车间生产调度系统开发中的工作，对注塑企业的生产调度作了以下几个方面的研究：1．研究了有关生产调度的基本理论，总结了车间生产调度的优化方法和策略；2．详细的介绍了禁忌搜索算法，包括禁忌搜索算法的基本概念，基本操作，禁忌搜索算法的处理流程和基本步骤；3．对现有注塑企业流水线上的生产调度问题进行了分析，研究；4．对注塑企业流水线上的生产调度建立了数学模型，并对其注塑流水线上的调度提出了基于禁忌搜索算法的调度算法；5．通过大量的数据对算法进行了仿真；
张利平[4]2013年在《作业车间预反应式动态调度理论与方法研究》文中指出随着全球市场竞争的加剧、客户需求的多样化与个性化，实际制造环境中紧急件、工件随机到达等状态频发，使得动态调度问题成为制造系统研究领域的热点之一。同时，随着经济的快速发展，环境问题日益被关注。因此，本文围绕动态环境下作业车间、柔性作业车间调度问题以及面向低碳运行的多目标柔性作业车间调度问题展开研究。实际的制造车间中，往往存在很多动态不确定因素，如何保持车间生产稳定以及车间生产效率，制定合理的调度计划是非常重要的。本文结合传统作业车间调度问题的整数规划模型、动态调度问题特性与动态事件属性，建立了作业车间动态调度的数学模型。为了提高预-反应调度的鲁棒性，设计了一种带空闲时间的预-反应调度策略。实验结果表明，对于小规模生产车间，带空闲时间的预-反应调度策略可保证原始调度的鲁棒性且增强重调度的效率和稳定性；但对于大规模生产车间，完全重调度策略具有较好的调度性能。实际制造系统中，有效的重调度求解方法对决策者进行决策具有重要影响。在充分考虑车间生产信息的基础上，本文结合遗传算法的全局搜索能力以及禁忌搜索算法的局部搜索能力，提出一种具有新初始化方法的遗传禁忌搜索算法求解单目标作业车间动态调度问题。实验结果表明，新初始化方法能保持种群多样性和提高算法的全局搜索能力，且提出的遗传禁忌搜索算法具有良好的鲁棒性。在实际车间环境中，如何权衡调度效率和调度稳定性两方面的问题是解决动态调度问题的关键。本文建立了基于调度效率和调度稳定性的多目标作业车间动态调度模型，设计了基于遗传禁忌搜索算法的动态调度求解方法，在该方法中，任何一个调度周期内，发生器为下一阶段产生动态事件，遗传禁忌搜索算法优化问题并产生预调度方案。实例验证了提出的模型和求解方法的有效性与优越性。针对柔性作业车间动态调度系统，本文在传统指标中添加了平均工序数量参数，完善了柔性作业车间动态调度的评价指标体系，建立了柔性作业车间动态调度模型，设计了一种有效的遗传变邻域算法，实例验证了该方法的有效性。采用实验手段探讨了调度周期对调度系统的影响，结果表明不同车间负荷水平下的调度周期与调度系统性能均大致呈U型曲线。采用ANOVA方法进行统计显着性试验，结果表明车间负荷水平、新工件数量均对调度效率和调度稳定性具有统计显着影响。随着全球气候变暖与经济快速增长，降低能耗成为国际政治、经济与学术研究关注的热点之一。首先，利用机床加工工序过程的总空载能耗以及能量利用率等公式，设计了用于动态调度的基于工序加工时空载能耗的评价指标。接着，采用两种方式研究了面向低碳运行的多目标柔性作业车间动态调度问题。一是，建立了面向低碳运行的能耗与调度效率的目标规划模型，设计了带精英策略的遗传算法的求解方法，实验结果表明，最小能耗模型可有效降低能耗，且在一定程度上提高调度效率。二是，建立了综合考虑能耗、调度效率与调度稳定性的多目标柔性作业车间动态调度模型，实验结果表明该模型可有效降低能耗，保证调度效率和调度稳定，这对应对气候变暖、要求低碳运行的大环境是有益的。最后，采用ANOVA方法进行统计显着性试验，结果表明车间负荷水平、新工件数量均对能耗、调度效率与调度稳定性具有统计显着影响。在以上研究成果的基础上，根据某发动机冷却风扇加工车间的实际情况，分析了该车间存在的问题，将上述理论成果应用于实际车间生产进行了实例测试与分析。最后，对全文工作进行总结，并对今后研究方向进行展望。
董玉倩[5]2007年在《制造执行系统关键技术研究及在纺织企业的应用》文中认为制造业是我国国民经济的重要支柱产业,在第二产业中占据中心地位。车间是制造企业的基础环节,是企业管理与生产制造的结合部位,也是企业信息流与物流的交汇点。如何利用信息技术,将现代管理思想有效地运用于组织生产,从而提高企业的市场竞争力,是我国制造业所面临的紧迫任务。制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)作为连接上层计划管理系统和底层过程控制系统之间的纽带,能够有效监控企业生产过程并提高生产管理水平。论文以制造企业车间的生产过程为研究对象,研究了制造执行系统中的关键技术及其在纺织企业中的应用,具体内容如下:首先,论文对制造执行系统中各种BOM(Bill Of Material,BOM)(包括设计BOM、工艺BOM、制造BOM、成本BOM、采购BOM、质量BOM等)视图及其之间的相互关系进行分析,提出以工艺BOM为纽带的多BOM映射机制,并给出基于多BOM体系结构的制造信息在报表设计和质量控制上的应用方法。其次,论文对物料工艺状态的描述问题进行分析研究,建立了基于十六进制的物料工艺状态信息的描述模型,采用了第n道工序的算法,并提出通过引入物理位和逻辑位来描述物料位置状态信息的方法。再次,论文分析了车间生产调度问题的类型、特点以及影响生产调度的因素,在分析车间生产调度环境的基础上,通过对现有车间生产调度问题描述方法进行总结,提出了基于蚂蚁算法的静态车间生产调度模型和基于事例的动态车间生产调度模型。最后,论文针对天津高新纺织工业园区棉纺一分厂的生产管理现状,构建了面向棉纺织企业的制造执行系统,实际应用结果表明MES在车间生产管理中起到了重要的作用。
邢德伟[6]2010年在《加工车间调度问题中禁忌搜索算法的研究与改进》文中指出加工车间调度问题是调度问题的一种,也是最难的组合优化问题之一;对加工车间调度问题进行研究和解决不但具有重要的理论意义,更有工程应用的价值。禁忌搜索算法是一种解决加工车间调度问题的有效方法,其基本思想是从一个给定解开始,通过邻域结构对邻域空间进行搜索从而找到给定解的邻域解;同时禁忌搜索算法采用禁忌列表以防止邻域搜索陷入局部最优解。本论文依据邻域结构和禁忌列表这两个关键点,提出了一种基于混合邻域结构的禁忌搜索算法来对加工车间调度问题进行研究。为了扩展邻域搜索空间,本文提出了基于最长活动链的邻域结构和基于当前移动活动块的邻域结构,并对这两种邻域结构进行混合应用。为了提高禁忌列表的使用效率,本文采用了保存工序位置的禁忌方式,并且通过大量实验确定禁忌列表的长度为所有工序数量的1/7。通过仿真实验表明,本文提出的算法对于解决一部分加工车间调度问题是可行的和有效的,但是算法仍然存在一些需要解决问题,因此,在论文的最后,对全文进行了系统性的总结。
马鑫[7]2011年在《基于协同机制和智能算法的多代理系统研究及应用》文中进行了进一步梳理在经济计划、工程设计、生产制造、数据存储、信息安全等领域存在着大量的分配调度问题,即在众多可行的决策方案中寻求最佳的分配调度方案。有效解决这些问题不仅具有重要的社会意义,而且也能产生巨大的经济效益。任务分配、资源分配、生产调度是计算机研究领域的一些经典问题,其中有许多问题尚未彻底解决,对它们进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。而随着先进制造技术的发展,实际的分配调度问题变得越来越复杂,这使得传统的分配调度方法越发显得无能为力,因此,亟待寻求面向复杂问题的新的分配调度方法。Agent和多Agent系统(multi-agent systems,MAS)已经成为人工智能研究实用化和分布式计算环境下软件智能化的重要技术。不同于传统算法在设计时需要对问题有全面的分析,Agent能够模拟人类的行为,只需指定Agent的目标,它们就可以彼此互动,进而实现用户的最终意图,因此Agent具有普适化、网络化、智能化、代理化、人性化等计算技术的特性。对于大型分布式问题,通过建立MAS可以使计算机系统变得更加智能化,代替更多人类的工作,促进计算机技术的不断繁荣。MAS区别于其他计算模式的关键所在,就是它具有协同机制这一优秀特性。近年来,由于对市场经济以及社会系统某些现象的深入观察,人们提出了一些新的、模拟这些现象的协同机制。这些协同机制对于各类复杂的分配调度问题具有很强的适应性、鲁棒性和并行性,因此得到了广大学者的普遍关注。另一方面,以智能计算为代表的仿生智能算法通常对解决各类复杂优化问题具有很强的针对性和实效性,并被广泛地应用于科学研究和工业生产等众多领域。本文基于协同机制和智能算法的MAS,对任务分配、资源分配和生产调度等问题进行了较为深入的研究,提出了一些分配调度算法和模型,并通过大量的实验对算法和模型的性能进行了验证。实验结果表明,本文提出的算法和模型不仅能够有效地提高分配调度效率,降低资源损耗,而且对克服算法过早收敛,也具有十分明显的效果。主要研究内容如下:1、以入侵检测任务分配问题为研究对象,建立了一种基于合同网协议(contract net protocol,CNP)与免疫机理(immune mechanism,IM)的多Agent入侵检测模型。提出了一种改进的资源可用度的任务分配策略,用于一般入侵检测任务的有效分配;在被动免疫抗体PAb(passive immune antibody)、记忆自动免疫抗体MANAb(memory automatic immune antibody)及模糊自动免疫抗体FANAb(fuzzy automatic immune antibody)的基础上,将CNP(contract net protocol)协同机制应用到抗体检测中,提出了联合免疫抗体UAb(unite immune antibody)的概念,利用UAb具有共享Agent间分析经验的特性,解决了超复杂入侵检测任务的分配问题。实验结果表明,该模型具有较高的检测性能和环境适应性。2、提出了一种基于遗传—模拟退火算法(genetic algorithms-simulated annealing algorithm,GASA)的网络存储资源分配方法,并将其用于实现异构系统间的数据存储备份以及存储过程中作为资源的移动Agent派遣次序的优化分配。该方法综合考虑了各移动Agent的产生时序、优先级和存储可用度等指标,在确保各移动Agent有效执行的前提下,使资源分配次序更合理。同时,在GA(genetic algorithms)中通过引入SA(simulated annealing algorithm)来进行局部精细搜索,维护群体的多样性,避免早熟收敛。仿真实验表明,基于GASA算法的移动Agent存储资源分配方法可以有效提高存储效率,改善网络实时性和存储性能。3、车间调度问题是比较典型的生产调度问题,要求多个作业在不同的机器上进行加工,并且每台机器上的所有作业的加工顺序都不尽相同。针对该问题,提出了一种结合通用部分全局规划机制(generalized partial global planning,GPGP)与遗传—禁忌搜索算法(genetic algorithms-tabu search,GATS)的多Agent车间调度模型,设计了从“初始宏观调度”到“微观再调度”的大规模复杂问题的调度步骤,实现了调度的多目标优化。同时,在初始宏观调度中采用GATS搜索算法,通过对个体进行重组与禁忌变异操作,确保种群的多样性以及算法的快速收敛。最后使用仿真Agent软件模拟了车间调度的协同机制,并与其他机制进行了比较。结果表明,所提出的模型不仅提高了调度的效率,而且降低了资源的损耗。4、针对半导体可重入生产动态调度的实际问题,提出了一种基于改进的GPGP(generalized partial global planning)协同机制与免疫进化策略算法(immune evolutionary strategies algorithms,IESA)的多Agent半导体可重入生产动态调度模型,设计了从“宏观调度—微观调度—重调度”的叁层调度步骤,构建了一个柔性强且Agent可自我动态调度的仿真系统,并克服了GPGP协同机制在应用领域和构造设计上的缺陷。同时,为了避免宏观调度算法过早地陷入局部极值,通过采用IESA算法来强化个体的局部搜索能力,提高了算法的收敛速度。最后对调度模型进行了仿真验证,结果表明,所提出模型不仅提高了调度的效率,而且还具有较好的生产率。近年来,基于协同机制和智能算法的MAS及其应用的研究已经得到了国内外众多学者的关注,并且涌现了大量的改进算法和新的应用。本文对使用协同机制和智能算法的MAS求解任务分配问题、资源分配问题和生产调度问题进行了研究,并提出了一些更有效的模型和算法。本文的研究工作对MAS的协同机制和智能算法的改进、融合等以及在相关领域的应用,具有一定的理论意义和应用价值。
陈松涛[8]2015年在《面向中小制造企业加工车间的多目标调度方法及系统开发》文中进行了进一步梳理生产调度是企业生产管理的核心,对企业的发展起着至关重要的作用,车间调度是影响制造业生产效率的重要因素,有效的调度方法与优化技术的研究和应用,对于提高企业的生产效率、降低生产成本等起着重要作用,因而对其研究有着重要的理论意义和实践意义。本文在综合国内外有关车间调度的发展现状、优化方法以及存在的问题的基础上,考虑现行加工车间运作的实际情况,对加工车间的生产调度问题进行了深入系统的研究。主要做了以下几个方面的工作:(1)对遗传算法和禁忌搜索算法进行了概述,介绍了两种算法的基本原理、操作步骤及流程,通过对遗传算法和禁忌搜索算法的研究,为加工车间静态调度问题和动态调度问题的解决打下了良好的基础;根据加工作业特点的不同将车间调度问题分为静态调度问题和动态调度问题,并分别对这两种问题进行了概述,明确了这两种调度问题的特点,为下一步问题的解决打下了基础。(2)对加工车间多目标静态调度问题进行了详细分析,给出了加工车间静态调度问题常用的优化性能指标及计算方法,以遗传算法和禁忌搜索算法为基础,提出了一种混合遗传禁忌搜索算法,并对混合算法进行了设计,在遗传算法设计中采用了一种新的基于工序和机器的编码方式以及新的交叉和变异方法,用禁忌搜索算法对变异产生的新个体进行改善,大大提高了混合遗传禁忌搜索算法的效率。(3)对于动态调度问题,本文首先对加工车间动态调度问题进行了分类,研究了滚动窗口技术及重调度的触发机制,然后运用基于事件驱动和周期性驱动的动态调度策略,将滚动窗口技术和遗传算法相结合来解决加工车间动态调度问题,并对遗传算法进行了设计,根据动态事件的不同对遗传算法模型做了修正,最后对遗传算法的动态调度实时性进行了分析。(4)基于加工车间调度算法和调度策略研究的基础上,以C#.NET和SQLServer2005为工具,开发了一个加工车间调度原型系统,并用静态调度和动态调度算例对系统进行了验证,证明了系统的有效性。
闫淑娟[9]2003年在《混合优化策略在机械制造车间中的应用》文中认为调度是在满足某些约束条件下对作业的排序，按照排序的次序分配资源和时间，并且使目标函数达到最优。一个调度就是在一定时间内任务在机器上的一个分派，调度问题就是寻找一个任务在机器之间的传递序列，使其在工艺(或资源等)约束条件下，对应于某些执行目标是最优的。 在我国企业的信息化建设中，车间一层的企业信息系统都遇到了重重困难，开发者与使用者都需要一种通用性好、智能化程度高的生产作业计划及资源优化利用智能支撑系统。而如何解决生产中的动态调度问题，成为调度研究的首要问题。将优化方法的理论研究引入到车间生产调度领域中，改进算法性能、拓宽算法应用领域、完善算法体系，是一个同时具有理论意义和应用价值的课题。 本文主要做了以下几方面的工作： 1．从经典调度理论出发，介绍了调度问题的基本内容，包括调度的基本概念、描述调度的方法、调度的基本目标、以及目前的算法研究现状，提出了经典调度理论的局限性。 2．本文针对我国国有企业车间生产控制中存在的问题提出了一种具有完善的理论和实践基础、可行性较高的解决方案，设计并实现了一个车间作业调度平台。 3．本文重点研究了遗传算法，提出了两种混合优化算法：一种是基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化算法，另一种是基于领域搜索的混合式遗传算法。同时将它们应用于车间作业调度平台系统，达到优化作业计划编制，提高资源利用率，缩短工期，降低成本的目的。 4．给出了新算法的实际算例，同时使用大连机车车辆厂机二车间实际数据进行测试。
刘宝翠[10]2009年在《基于约束理论的瓶颈作业计划与控制方法研究》文中认为约束理论(Theory of Constraints,TOC)自20世纪80年代由以色列物理学家Goldratt提出以来,受到了企业与学者们的广泛关注,成为继MRPⅡ与JIT系统之后的又一新的管理模式,并且在很多方面都体现出它的优越性。但由于其算法的保密性,TOC中的瓶颈识别、缓冲设置、批量大小及生产调度等问题一直都是学者们研究的重点。而只有这些问题的解决,才能保证约束理论在现实生产系统中得到充分的利用。本文首先对TOC与MRPⅡ、JIT叁种管理模式进行了对比分析,指出了TOC的优势;详细阐述了TOC的基本思想,包括其指标体系、九项原则、核心步骤及DBR(Drum-Buffer-Rope)生产计划与控制系统。接着,从系统可靠性的角度出发,分析了生产系统中瓶颈与装配资源前设备的运行状态,在此基础上建立了时间缓冲量的求解模型;以系统总成本最小化为目标,确定了系统中瓶颈与非瓶颈资源上的加工批量与运输批量。在研究仿真与优化的基础上,提出了基于Arena仿真与禁忌优化算法相结合的思想。该方法首先对生产系统建立仿真模型,通过仿真运行来确定系统的瓶颈,并运用时间缓冲量求解模型计算瓶颈的缓冲时间;利用禁忌搜索算法对结果进行优化,最终确定瓶颈资源上最优的任务加工顺序,并实施DBR生产计划与控制。文章最后用算例验证了该仿真优化方法的可行性。
参考文献：
[1]. 车间生产控制中面向对象的禁忌搜索算法[D]. 王丹. 大连交通大学. 2003
[2]. 禁忌搜索算法的研究及其在车间生产控制中的应用[D]. 王海峰. 大连铁道学院. 2002
[3]. 塑料制品生产过程的调度研究[D]. 刘忠耀. 广东工业大学. 2007
[4]. 作业车间预反应式动态调度理论与方法研究[D]. 张利平. 华中科技大学. 2013
[5]. 制造执行系统关键技术研究及在纺织企业的应用[D]. 董玉倩. 天津工业大学. 2007
[6]. 加工车间调度问题中禁忌搜索算法的研究与改进[D]. 邢德伟. 西安电子科技大学. 2010
[7]. 基于协同机制和智能算法的多代理系统研究及应用[D]. 马鑫. 吉林大学. 2011
[8]. 面向中小制造企业加工车间的多目标调度方法及系统开发[D]. 陈松涛. 河南工业大学. 2015
[9]. 混合优化策略在机械制造车间中的应用[D]. 闫淑娟. 大连铁道学院. 2003
[10]. 基于约束理论的瓶颈作业计划与控制方法研究[D]. 刘宝翠. 南京理工大学. 2009
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