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订单扰动下的预制构件生产重调度优化研究
1
作者 孙家坤 张吉哲 《项目管理技术》 2024年第4期89-97,共9页
行业竞争加剧带来的市场波动给企业生产运营带来很大挑战。针对以紧急插单为代表的订单扰动事件,如何进行生产重调度并科学合理地组织生产,成为预制构件企业急需解决的问题。针对生产重调度问题,以L预制构件厂为研究对象,基于准备、生... 行业竞争加剧带来的市场波动给企业生产运营带来很大挑战。针对以紧急插单为代表的订单扰动事件,如何进行生产重调度并科学合理地组织生产,成为预制构件企业急需解决的问题。针对生产重调度问题,以L预制构件厂为研究对象,基于准备、生产、运输各阶段工序特征,以及时交付和惩罚成本最小化为目标,建立作业调度及生产线选择双层调度优化模型,引入遗传算法求解重调度最优方案。结果表明,应用该模型及遗传算法可有效解决实际生产中订单扰动导致的重调度问题,保证及时交付和惩罚成本最小化。 展开更多
关键词 预制构件 紧急插单 重调度 遗传算法 订单扰动
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基于订单扰动的炼钢-连铸区段Q-learning遗传优化重调度模型
2
作者 陈虹志 邵鑫 +2 位作者 刘青 张江山 高山 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期90-99,共10页
当今市场对钢铁产品的需求呈现多品种、小批量、多规格和高质量的特点,导致炼钢厂订单复杂,采用异钢种连浇技术能够有效提高连铸连浇炉次,减少完成合同所需要的浇次数量,提高生产连续性。受生产订单的驱动,炼钢-连铸区段常会因紧急订单... 当今市场对钢铁产品的需求呈现多品种、小批量、多规格和高质量的特点,导致炼钢厂订单复杂,采用异钢种连浇技术能够有效提高连铸连浇炉次,减少完成合同所需要的浇次数量,提高生产连续性。受生产订单的驱动,炼钢-连铸区段常会因紧急订单的出现而干扰原有生产计划。根据紧急订单的钢种以及所需要的生产工艺与钢厂的产能、生产工艺、产品库存和原料库存等实际生产情况的匹配程度制定了应对策略,建立了以生产计划内最小总等待时间、最小总延期时间以及最小完工时间为优化目标的炼钢-连铸区段重调度模型,提出了基于Q-learning的改进遗传算法进行求解。采用某炼钢厂2种典型生产模式,即异钢种连浇层流生产模式和四炉对三机同钢种紊流生产模式进行模拟试验,结果表明所建模型能够有效解决订单扰动重调度问题,减少因紧急订单带来的生产计划内总等待时间的增加,减少生产计划的延期时间。通过求解最优排序问题来检验基于Q-learning改进的遗传算法的性能,相比经典遗传算法,基于Q-learning改进的遗传算法能够找到更符合优化目标的最优解,获得最优解的迭代次数更少,相比自适应遗传算法,基于Q-learning改进的遗传算法运行时间减少95.37%,以上结果表明基于Q-learning改进的遗传算法具有良好的求解性能。 展开更多
关键词 炼钢-连铸 生产调度 订单扰动 Q-LEARNING 遗传算法 异钢种连浇
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考虑订单加急生产的柔性车间作业动态调度 被引量：4
3
作者 朱旭东 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第12期1755-1761,共7页
为了解决订单加急生产扰动下的柔性车间动态重调度问题,以缩短整体加工时间为目标,提出了一种基于强制进化遗传算法和记忆优先加工通道的动态重调度方法。首先,对车间动态重调度问题进行了描述和建模;然后,针对柔性车间静态调度问题,设... 为了解决订单加急生产扰动下的柔性车间动态重调度问题,以缩短整体加工时间为目标,提出了一种基于强制进化遗传算法和记忆优先加工通道的动态重调度方法。首先,对车间动态重调度问题进行了描述和建模;然后,针对柔性车间静态调度问题,设计了遗传概率和操作范围随个体自适应变化的方法,提出了强制进化遗传算法的静态调度算法;针对订单加急扰动下的动态重调度问题,设置了具有记忆能力的优先加工通道;最后,以6工件生产车间为实验背景,对柔性车间动态重调度方法进行了实验验证,即对基于强制进化遗传算法的静态调度性能以及基于记忆优先通道的动态重调度性能,分别进行了验证。实验结果表明:基于强制进化遗传算法的静态调度方案的平均加工时间为39.4 min,比改进遗传算法减少了4.57%,比标准遗传算法减少了6.85%;在不同加急时刻、不同工件加急的工况下,记忆优先加工通道的加急订单生产时间、整体加工时间均小于贪婪自适应方法。研究结果表明,基于记忆优先加工通道的重调度方案兼顾了紧急订单的加工时间和整体订单的加工时间。 展开更多
关键词 柔性制造系统/单元 柔性车间调度 订单加急扰动 加工时间 强制进化遗传算法 记忆优先加工通道
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订单加急扰动下柔性生产车间动态完全重调度
4
作者 王彦勇 张一泽 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第4期156-162,共7页
为了提高订单加急扰动时柔性生产车间重调度的效率,提出了基于邻域拥挤度淘汰NSGA-II算法和优先加工通道的重调度方案。针对订单加急扰动下重调度问题,建立了减少车间能耗和完工时间的双重优化模型。构造了多目标优化问题的邻域,提出了... 为了提高订单加急扰动时柔性生产车间重调度的效率,提出了基于邻域拥挤度淘汰NSGA-II算法和优先加工通道的重调度方案。针对订单加急扰动下重调度问题,建立了减少车间能耗和完工时间的双重优化模型。构造了多目标优化问题的邻域,提出了基于邻域拥挤度淘汰NSGA-II算法的柔性车间静态调度方法。当订单加急扰动发生时,设计了基于优先加工通道的完全重调度方案。使用Kacem02标准算例对静态调度性能测试,文章算法的优化目标极值小于标准NSGA-II算法和混合NSGA-II算法,说明该算法的优化能力更强。订单加急扰动后,优先加工通道和滚动遗传算法均将加急订单完成时间由18 min提前到14 min,但是前者保持了整体完工时间不变,而后者整体加工时间由18 min增加到20 min,结果表明优先加工通道在柔性车间重调度中具有更好性能。 展开更多
关键词 柔性车间 完全重调度 订单加急扰动 邻域拥挤度 优先加工通道
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考虑订单扰动因素的热轧重调度分布估计算法 被引量：1
5
作者 王一荻 李志伟 +2 位作者 张文新 李铁克 王柏琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2628-2636,共9页
热轧工序作为钢铁生产的核心环节,具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求,而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件,提出一种热轧重调度优化方法。首先,分析... 热轧工序作为钢铁生产的核心环节,具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求,而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件,提出一种热轧重调度优化方法。首先,分析了订单扰动因素对调度方案的影响,并以最小化订单拖期惩罚和板坯跳跃惩罚加权和为优化目标,建立了热轧重调度问题的数学模型。然后,设计了热轧重调度分布估计算法(EDA)。该算法针对紧急订单的插入式处理方式,提出一种基于插入位置的整数编码方案;结合模型特征设计了概率模型;并综合考虑目标与约束,定义了基于惩罚值的适应度函数。通过实际生产数据进行仿真实验,验证了模型和算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 重调度 热轧 订单插入扰动 分布估计算法 拖期
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