最大完工时间

摘要： 提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正余弦鲸鱼算法在求解柔性作业车间调度问题方面的有效性.

摘要： 研究从炼钢等生产过程提炼出的含忽略工序和不相关并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,建立整数规划模型,并提出结合全局搜索、自适应遗传算法和候鸟优化的遗传候鸟优化算法以求解该模型。在算法中采用与处理时间相关的全局搜索和随机程序以获得初始种群,提出自适应交叉和变异操作改进遗传算法解,在迭代进程中,引入基于工件、机器和工序位3种邻域搜索结构的候鸟优化算法更新最佳解。仿真实验中将遗传候鸟优化算法的实验结果与几种启发式算法进行对比,证明了模型和算法的有效性。

摘要： 本文在无延迟加工约束下研究最小化最大完工时间m台平行机在线排序问题。这里的“无延迟加工”是指当工件到达时,如果有机器空闲则必须选择工件加工,即工件不能被延迟加工。当m ≥ 2时,证明无延迟加工约束下在线LPT算法是3/2–竞争的最好可能在线算法。如果所有工件都具有友好到达时间,首先给出无延迟加工约束下排序问题的下界分别为5/4 (当m = 2时)和4/3 (当m ≥ 3时),其次证明在线LPT算法是5/4–竞争的最好可能在线算法对两台平行机情形。

摘要： 针对单目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种自适应灰狼优化(Adaptive Grey Wolf Optimization,AGWO)算法求解该问题。首先,采用离散整数编码方式以及混合初始化规则生成高质量种群;其次,根据灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法的社会等级制度,提出一种基于种群规模的自适应社会等级制度分布策略,以提高算法求解速度和稳定性;然后,设计一种新的狼群捕猎和猎物搜索机制,保证种群多样性的同时提高算法的全局探索能力;此外,提出融合基于关键路径和均衡机器负载2种邻域结构的变邻域搜索策略,提高算法的局部搜索能力;最后,通过标准算例验证算法的有效性和可行性。

摘要： 柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。

摘要： 目的研究导向辊生产车间中的调度优化问题,有利于缩短工件的完工时间,提高产线生产效率。方法以某导向辊生产车间为研究对象,以最小化最大完工时间为目标建立数学模型。针对该导向辊生产车间的实际工况,提出一种改进的遗传算法进行求解。通过对10种不同尺寸的导向辊进行生产调度,分别采用改进的遗传算法和传统遗传算法进行试验分析。结果改进的遗传算法相比传统遗传算法寻优能力更高,工件的完工时间从139 min缩短为113 min,缩短了18.7%左右,生成了完工时间为113 min的生产调度甘特图。结论与传统遗传算法相比,改进的遗传算法在导向辊生产调度优化中具有更高的全局优化能力和寻优精度。

摘要： 针对置换流水车间调度问题(PFSP),提出了一种混合鸟群算法(HBSA)以更加有效地最小化最大完工时间。首先,为了改善初始种群的质量和多样性,结合一种基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham)的启发式算法和混沌映射提出了一种新的种群初始化方法;其次,为了使算法能够处理离散的调度问题,采用最大排序值(LRV)规则将连续的位置值转换为离散的工件排序;最后,为了强化算法对解空间的探索能力,借鉴变邻域搜索(VNS)和迭代贪婪(IG)算法的思想针对个体最佳工件排序和种群最佳工件排序分别提出了局部搜索方法。针对广泛使用的Rec标准测试集进行了仿真测试,并与目前有效的元启发式算法——刘等提出的混合差分进化算法(L-HDE)、混合共生生物搜索算法(HSOS)、离散狼群算法(DWPA)、多班级教学优化算法(MCTLBO)相比较,结果表明,HBSA取得的最佳相对误差(BRE)、平均相对误差(ARE)的平均值比上述四种算法至少下降了73.3%、76.8%,从而证明HBSA具有更强的寻优能力和更好的稳定性。尤其是针对测试算例Rec25和Rec27,仅HBSA的求解结果达到了目前已知最优解,进一步证明了其优越性。

摘要： 本文考虑了工件具有任意尺寸且机器有容量限制的混合分批平行机排序问题。在该问题中,一个待加工的工件集需在多台平行批处理机上进行加工。每个工件有它的加工时间和尺寸,每台机器可以同时处理多个工件,称为一个批,只要这些工件尺寸之和不超过其容量;一个批的加工时间等于该批中工件的最大加工时间和总加工时间的加权和;目标函数是极小化最大完工时间。该问题包含一维装箱问题为其特殊情形,为强NP-困难的。对此给出了一个(2+2α+α^(2))-近似算法,其中α为给定的权重参数,满足0≤α≤1。

摘要： 目前煤矿工作面综采设备搬家倒面计划主要依靠人工编制,工作量大,效率低,导致工期延长,且快速搬家倒面主要依赖高度机械化作业,少有对不同矿井之间或同一矿井不同工作面之间综采设备搬家倒面计划优化问题的研究。针对该问题,通过调研神东集团综采工作面近3 a开采情况,定义了工作面、设备、人员、时间等表征综采设备搬家倒面工作的关键参数,以最小化最大完工时间为目标函数,建立了综采设备搬家倒面计划编制数学模型;设计了求解该数学模型的遗传算法,采用考虑工作面、综采设备、施工队伍选择的三段编码方式,构建适应度函数,对表征工作面、综采设备、施工队伍的染色体进行选择、交叉、变异操作,并考虑最晚开采时间对染色体的合法性进行判断和调整,通过设置迭代次数终止算法搜索过程并输出结果;基于综采设备搬家倒面计划编制遗传算法,开发了基于B/S架构的综采设备搬家倒面计划管理系统,实现了综采工作面搬家倒面工作基础信息管理、综采设备搬家倒面计划编制等功能。实例表明:应用遗传算法可将神东集团2021年度11个综采工作面设备搬家倒面计划工期由103 d缩短至91 d,有效提高了综采设备搬家倒面计划编制效率及工程效率。

摘要： 对最大完工时间最短的作业车间调度问题进行了研究,总结了当前求解作业车间调度问题的研究现状,提出一种花朵授粉算法与遗传算法的混合算法。混合算法以花朵授粉算法为基础,重新定义其全局搜索和局部搜索迭代公式,在同化操作过程中融入遗传算法的选择、优先交叉和变异操作,进一步增强算法的勘探能力。通过26个经典的基准算例仿真实验,并与近5年的其他算法比较,结果表明所提算法在求解作业车间调度问题具有一定优势。

摘要： 讨论把3m项任务指派(安排)给m台平行机的问题.已知任务j在任意一台机器上的加工时间是pj,j=1,2,…,3m,怎样分派任务,使在总完工时间最小的条件下最大完工时间最小.

摘要： 本文主要研究了离散到达时间的可控排序问题,即工件的到达时间可以被压缩,相应的付出费用称为压缩费用,工件到达时间的值只能从一个有限集合中选择.对单台机器,目标函数是极小化压缩费用与最大完工时间之和,我们设计了在给定任意序下如何选择到达时间的一个最优算法.

摘要： 本文介绍了一类新的可变加工时间单机排序问题,即工件的实际加工时间依赖于其执行的位置.针对这类问题涉及到的最大完工时间和总的运行时间我们采用了指派问题模型求出最优解.在JIT生产中,本文对于有共同工期排序的提前和延误惩罚问题也给出了求解模型.同时在文末我们证明了最大延迟是一类NP-完全问题.

摘要： 本文主要讨论了特定情形下单机分批排序问题1｜B,rj,sj｜Cmax的近似算法。对于大工件(工件的尺寸严格大于机器容量的1/2)的加工时问不小于小工件(工件的尺寸小于或等于机器容量的1/2)的加工时间的特定情形，利用动态规划的方法和拆分的技巧，我们提出了最差性能比为3/2+ε的多项式时间近似算法，此处，ε是任意小的正数。除非，P=NP，在此情形下，不存在最差性能比小于3/2+ε的近似算法。

摘要： 本文主要讨论了特定情形下单机分批排序问题1｜B,rj,sj｜Cmax的近似算法。对于大工件(工件的尺寸严格大于机器容量的1/2)的加工时问不小于小工件(工件的尺寸小于或等于机器容量的1/2)的加工时间的特定情形，利用动态规划的方法和拆分的技巧，我们提出了最差性能比为3/2+ε的多项式时间近似算法，此处，ε是任意小的正数。除非，P=NP，在此情形下，不存在最差性能比小于3/2+ε的近似算法。

摘要： 本文主要讨论了特定情形下单机分批排序问题1｜B,rj,sj｜Cmax的近似算法。对于大工件(工件的尺寸严格大于机器容量的1/2)的加工时问不小于小工件(工件的尺寸小于或等于机器容量的1/2)的加工时间的特定情形，利用动态规划的方法和拆分的技巧，我们提出了最差性能比为3/2+ε的多项式时间近似算法，此处，ε是任意小的正数。除非，P=NP，在此情形下，不存在最差性能比小于3/2+ε的近似算法。

摘要： 本文主要讨论了特定情形下单机分批排序问题1｜B,rj,sj｜Cmax的近似算法。对于大工件(工件的尺寸严格大于机器容量的1/2)的加工时问不小于小工件(工件的尺寸小于或等于机器容量的1/2)的加工时间的特定情形，利用动态规划的方法和拆分的技巧，我们提出了最差性能比为3/2+ε的多项式时间近似算法，此处，ε是任意小的正数。除非，P=NP，在此情形下，不存在最差性能比小于3/2+ε的近似算法。

摘要： 本发明提供一种RMFS最大完工时长确定方法、装置和设备，属于仓储管理技术领域，该方法包括：获取多个机器人的搬运任务中各个子任务的最短耗时；根据各个子任务的最短耗时，确定各个机器人的完工时长；根据各个机器人的完工时长，确定RMFS最大完工时长。本发明的方法实现了RMFS最大完工时长的确定。

摘要： 本发明提供了一种基于完工时间的提前派车方法、系统及计算机设备，提前派车方法包括：对各机台上的当前晶圆完工时间进行预测，获取当前晶圆完工时间在第一预设时间范围内的全部机台，得到机台集合；对各小车从当前位置出发分别前往所述机台集合中各机台处的行驶时间进行预测，获取小车行驶时间在第二预设时间范围内的全部小车，得到小车集合；将所述机台集合和所述小车集合进行最优匹配，获得所有运输时间之和最小的小车与机台指派方案。本发明能够对晶圆在机台上的完工时间进行预测，提前派车前往即将完工的机台，减小晶圆占用机台的时间和晶圆在搬送过程中的等待时间，提高AMHS系统的搬送效率。

摘要： 本发明提供一种可选择装卸完工时间的自动化集装箱码头AGV调度方法，包括：提取待装卸集装箱的位置、数量和岸桥、场桥的平均作业效率及AGV的运行速度；利用AGV在码头行驶过程中的基本信息预设各阶段的缓冲时间并对AGV调度系统进行建模；利用数据实验对每个阶段的模型求解可行的AGV调度方案集；评估每种方案的完工时间和AGV利用率后选择可在计划装卸时间内完工的AGV利用率最高的调度方案；根据每阶段实际装卸时间调整下一阶段的计划装卸时间。本发明主要利用分段思想，根据每阶段实际装卸时间变动下一阶段的计划装卸时间，以减少不确定因素对完工时间的影响，使得三个阶段实际完工时间小于要求装卸完工时间。

摘要： 本发明提出了一种基于SparkR的检测计划总完工时间极小化方法，用于解决制造企业试验检测计划任务复杂和检测室资源分配不合理的问题，实现步骤为：创建DataFrame，导入原始试验计划任务数据；调用DataFrame操作对数据预处理；设定目标函数和约束条件；建立遗传算法模型优化试验检测计划排序；得到产品最优试验检测计划排序，输出每道工序的开工和完工时间；输出整个检测计划最小完工时间；调用可视化包对试验检测计划排序展示。本发明结合R语言的数据处理功能和可视化能力，借助Spark内存计算和支持多种计算模型的优势，整个过程高效优化，能够对大规模试验任务数据集分析处理，优化产品试验检测计划的完工时间。

摘要： 本发明涉及生产调度领域，具体说是一种求考虑学习效应的动态混合流水作业极小化总完工时间问题下界的算法。下界即为松弛掉一些约束的排序所求得的解，算法排序求解得上界，排序的最优解则介于上界与下界之间，因此下界可以作为一种评价算法求解性能的重要手段。本发明所设计的下界使用基于混合流水车间问题的方法，即在每个阶段都求得一个下界，最后取大。并在每个阶段都采用求平均和可中断的方式，以及化作单机问题求解来松弛约束条件。本发明针对考虑学习效应的动态流水作业极小化总完工时间求解的问题，可以作为用于评估算法性能的可中断的下界的方法。

摘要： 本发明提供一种RMFS最大完工时长确定方法、装置和设备，属于仓储管理技术领域，该方法包括：获取多个机器人的搬运任务中各个子任务的最短耗时；根据各个子任务的最短耗时，确定各个机器人的完工时长；根据各个机器人的完工时长，确定RMFS最大完工时长。本发明的方法实现了RMFS最大完工时长的确定。

摘要： 本发明公开了一种考虑资源影响下的关键链完工时间弹性优化方法，针对资源的不确定因素对关键链项目完工时间造成的影响，本发明在考虑了订货周期、物流供应链的基础上应用数学模型探究对资源汇入的影响，采用甘特图计算出时间弹性区间，应用熵权法计算出各类资源影响系数的权重，得出资源汇入对完工时间概率的影响，运用时间弹性区间实现关键链项目完工概率的优化；算例验证了该方法对寻找关键链完工时间弹性优化的有效性，能更好的指导项目管理上工序进度的工作安排。

摘要： 本发明提供了一种基于完工时间的提前派车方法、系统及计算机设备，提前派车方法包括：对各机台上的当前晶圆完工时间进行预测，获取当前晶圆完工时间在第一预设时间范围内的全部机台，得到机台集合；对各小车从当前位置出发分别前往所述机台集合中各机台处的行驶时间进行预测，获取小车行驶时间在第二预设时间范围内的全部小车，得到小车集合；将所述机台集合和所述小车集合进行最优匹配，获得所有运输时间之和最小的小车与机台指派方案。本发明能够对晶圆在机台上的完工时间进行预测，提前派车前往即将完工的机台，减小晶圆占用机台的时间和晶圆在搬送过程中的等待时间，提高AMHS系统的搬送效率。

摘要： 针对现有离散事件仿真工具在处理飞机装配作业过程仿真时，无法对具体架次的生产状态和性能指标进行差异化仿真分析的问题，本发明提供一种基于离散事件仿真的飞机总装批架次完工时间分析方法。本发明基于传统的离散事件仿真框架，提出将飞机批架次信息作为仿真输入给仿真在制品元素打上相应标签的方法，并围绕批架次标签提出仿真模型执行机制、推进框架和完工时间解算方法。本发明能够为管控人员提供一种对总装线上各架次预计完工时间的可靠分析结果，从而支撑现场对各批架次的装配状态感知。

摘要： 本发明公开了基于GASA‑BP神经网络的订单完工时间预测方法，该方法在训练预测模型时，首先对车间订单的数据集进行数据归一化处理，通过对原始数据集进行线性变化，使样本的值均处于[0,1]区间内；然后通过将网络的权值和阈值编码成染色体，对种群中的每个个体进行选择、交叉、变异操作来不断修正调整网络的权值和阈值；同时在遗传算法中引入模拟退火算法的Metropolis接受准则对新种群个体进行选择，保留下适应度较优解；直到达到终止条件，则获取最优权值和阈值；最后利用训练好的模型预测订单完工时间。本发明提出的基于改进的遗传算法优化的BP神经网络具有较高的预测精度，解决了BP神经网络预测准确性较低的情况。