工艺规划和车间调度是离散制造车间中的两大关键环节,将两者集成优化有助于提高车间生产效率、降低能源消耗。研究以节能为目标的工艺规划与调度集成(Integration of process planning and scheduling, IPPS)问题,基于空闲时间与空闲能...工艺规划和车间调度是离散制造车间中的两大关键环节,将两者集成优化有助于提高车间生产效率、降低能源消耗。研究以节能为目标的工艺规划与调度集成(Integration of process planning and scheduling, IPPS)问题,基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想,建立3个考虑关机\重启节能策略的混合整数线性规划(Mixed integer linear programming, MILP)模型。从模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这三个MILP模型进行详细的对比评估。通过使用CPLEX求解器对IPPS调度实例进行求解,证明了所提出MILP模型的正确性与有效性。试验结果表明基于不同建模思路的MILP模型尺寸复杂度、计算复杂度差别很大,基于空闲能耗的MILP模型求解效果好于基于空闲时间的MILP模型。展开更多
针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法...针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法分别更新探索种群中工艺链和加工顺序链,保持可行解多样性和差异性;然后利用克隆领域搜索算法完成寻优种群中可行解的克隆和领域搜索,进一步提高种群质量;最后按照精英保留策略更新最优种群获得全局最优解。通过实例计算对比,结果显示算法搜索效率和求解质量均有明显改善,且稳定性较好,表明该算法求解IPPS问题的可行性及优越性。展开更多
为了实现面向精益生产的制造系统中的工艺与调度并行设计,在工艺规划决策中,建立了面向精益生产的工艺规划与调度集成模型。在考虑设备负载平衡以及完成加工任务时间最短的条件下,设计了一种离散模拟退火粒子群优化(Particle Swarm Opti...为了实现面向精益生产的制造系统中的工艺与调度并行设计,在工艺规划决策中,建立了面向精益生产的工艺规划与调度集成模型。在考虑设备负载平衡以及完成加工任务时间最短的条件下,设计了一种离散模拟退火粒子群优化(Particle Swarm Optimization based on Simulated Annealing,SAPSO)算法,并行设计及优化零件的工艺方案和调度方案,并最终获得其最优工艺方案及与之相对应的优化调度方案。通过对10台设备10种零件的示例仿真验证了算法的有效性。展开更多
文摘工艺规划和车间调度是离散制造车间中的两大关键环节,将两者集成优化有助于提高车间生产效率、降低能源消耗。研究以节能为目标的工艺规划与调度集成(Integration of process planning and scheduling, IPPS)问题,基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想,建立3个考虑关机\重启节能策略的混合整数线性规划(Mixed integer linear programming, MILP)模型。从模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这三个MILP模型进行详细的对比评估。通过使用CPLEX求解器对IPPS调度实例进行求解,证明了所提出MILP模型的正确性与有效性。试验结果表明基于不同建模思路的MILP模型尺寸复杂度、计算复杂度差别很大,基于空闲能耗的MILP模型求解效果好于基于空闲时间的MILP模型。
文摘针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法分别更新探索种群中工艺链和加工顺序链,保持可行解多样性和差异性;然后利用克隆领域搜索算法完成寻优种群中可行解的克隆和领域搜索,进一步提高种群质量;最后按照精英保留策略更新最优种群获得全局最优解。通过实例计算对比,结果显示算法搜索效率和求解质量均有明显改善,且稳定性较好,表明该算法求解IPPS问题的可行性及优越性。
文摘为了实现面向精益生产的制造系统中的工艺与调度并行设计,在工艺规划决策中,建立了面向精益生产的工艺规划与调度集成模型。在考虑设备负载平衡以及完成加工任务时间最短的条件下,设计了一种离散模拟退火粒子群优化(Particle Swarm Optimization based on Simulated Annealing,SAPSO)算法,并行设计及优化零件的工艺方案和调度方案,并最终获得其最优工艺方案及与之相对应的优化调度方案。通过对10台设备10种零件的示例仿真验证了算法的有效性。
