用双向收敛蚁群算法解作业车间调度问题

为了合理高效地调度资源,解决组合优化问题,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,借鉴精英策略的思路,提出使用多种挥发方式的双向收敛蚁群算法,提高了算法的效率和可用性.最后,通过解决基准问题的实验,比较了双向收敛蚁群和蚁群算法的性能.实验结果表明,在不明显影响时间、空间复杂度的情况下,双向收敛蚁群算法可以加快收敛速度.

基于合同网协议交互投标的动态调度方法研究

柔性制造系统使生产加工路径有很多可选性,所以调度系统必须考虑机器调度问题。分配规则调度是一种最基本、最具影响力的动态调度方法。然而,分配规则调度方法很少考虑机器顺序选择。兼顾工件选择和机器选择两方面,本文运用交互投标过程,构建基于合同网协议调度的协商规则。研究作业车间动态调度问题,提出并构建了5种合同网规则调度方法。通过实验分析结果表明,基于合同网交互投标模式的规则调度能够大大改善调度系统性能,提高设备的利用率和设备负荷平衡指标。

基于多代理和规则调度的敏捷调度系统研究

研究了在敏捷制造环境下制造车间生产过程的动态调度问题。针对敏捷化调度的特殊要求 ,提出了综合运用多代理机制与规则调度实现敏捷化制造车间生产过程动态调度的方法 ,建立了基于多代理生产组织和运行模式的生产过程动态调度系统框架结构 ,研究了在多代理结构的基础上实现规则调度的方法 ,创建了适应实际生产环境的代理的模型结构 ,并以一类敏捷加工车间动态调度的仿真研究说明所提出方法的思路和可行性。

一种基于神经网络的生产调度方法

提出解决具有开、完工期限制的约束Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ生产调度问题的一种神经网络方法．该方法通过约束神经网络，描述各种加工约束条件，并对不满足约束的开工时间进行相应调节，得到可行调度方案；然后由梯度搜索算法优化可行调度方案，直至得到最终优化可行调度解．理论分析、仿真实验表明了方法的有效性。

柔性制造系统的负荷分配及路径规划方法

柔性是柔性制造系统（ＦＭＳ）的一个基本优点，但这一基本优点却往往被人们所忽视，许多现在运行的ＦＭＳ不是缺乏柔性，就是没能充分利用可获得的柔性来提高生产效率柔性制造系统的负荷分配和路径规划问题正是这种柔性的一个主要方面．然而，路径规划决策却往往被忽视．其中一个主要原因就是人们仍不能从传统的生产管理概念中解放出来．本文在明确概念区分的基础上，提出了一种柔性制造系统的负荷分配和路径规划的线性规划模型，其主要特点是将负荷分配和路径规划问题有机地结合起来，并通过仿真实验验证并分析了此方法对ＦＭＳ性能上的影响。