重调度

摘要： 为解决在集装箱码头岸桥突发故障情况下装卸船作业的快速重调度问题,考虑故障岸桥对其他岸桥作业的时空约束,在满足作业安全和作业顺序的要求下,以最小化最大完工时间为目标,构建装卸船作业重调度序贯决策模型。为求解该模型,对基于离散事件仿真的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS)算法进行改进。仿真实验证明,提出的装卸船作业重调度方法有效,能够保证在岸桥突发故障情况下装卸船作业的有序进行。

摘要： 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。

摘要： 智能燃气表检测线在实际运作环境中存在各种随机扰动事件,从而导致检测过程受到不同程度的影响,甚至需要重新制定调度方案。现有重调度研究通常面向单一扰动事件,而对于多类别扰动事件则采取同一种处理方法,针对性不足,从而导致调度效果不佳。为了有效应对上述问题,通过分析智能燃气表检测线中扰动事件的类别及影响程度,对扰动事件进行等级判定,并提出了一种面向多类扰动事件的分级重调度策略,根据不同事件的特性设计了合适的处理方法。此外,基于智能燃气表检测线的调度特点,引入带惩罚系数的工艺相似度作为重调度评价指标。

摘要： 文中针对多品种变批量柔性生产车间交付周期长、设备利用不均衡、生产效率低的问题,提出了一种基于遗传算法的多品种变批量生产调度方法。该方法以最长完工时间和设备总负载为目标构建多品种变批量生产调度优化模型,并基于遗传算法求解该模型。同时考虑在实际生产过程中存在的动态扰动事件,设计并实现了一种基于扰动事件驱动的重调度方法。通过对某发动机的气门传动机构进行测试,验证了文中所提方法的可行性和有效性。

摘要： 为减少城市配送车辆产生大量碳排放的问题,提出在时变网络下,以碳排放量、里程和时间为优化目标,建立低碳动态重调度配送模型。采用模拟退火与蚁群算法相结合,提高算法跳出局部最优的能力;通过自适应精英个体繁殖策略,提高种群优良基因个数;引入包含碳排放的多因子算子,增强信息素更新的方向性。模拟算例结果表明,该模型能够有效减少配送过程中的碳排放量,验证了混合算法的高效性。

摘要： 在云制造环境下, 制造资源和制造能力以服务的形式封装起来, 不同的任务通过云端汇集到云平台并通过合适的调度给每个任务分配相应的服务. 由于任务在执行的过程中的不确定性, 会在某个时刻遇到突发状况从而导致对余下任务的重调度问题. 因此, 针对该问题, 考虑到云制造环境下任务的复杂性和多样性会导致在合理的时间段内很难找到最优解, 以所有任务的最大完成时间为优化目标, 提出了一种以改进的遗传算法与邻域搜索技术相结合的元启发式算法, 旨在解决云制造环境下由于任务和资源服务等的不确定性导致的重调度问题. 实验结果表明,本文所提出的算法能够很好地解决动态调度过程中的重调度问题, 并可以快速地获取最优解.

摘要： 随着全世界制造业快速发展,车间生产调度的研究和生产过程的优化得到了广泛的关注.如今应将先进的信息技术融入制造业,以期达到更高效率化的要求.灰狼算法寻优精度高、参数少、收敛速度快、鲁棒性强且具有并行性,可以提高算法的效率,但其稳定性不高、过于分散且很难找到全局最优解.而差分进化算法可以进行并行随机搜索操作,其收敛速度快、全局搜索能力强且稳定性高.两者混合可以提高全局搜索能力,大大提高算法稳定性、最优值以及收敛性能.为了验证其在车间调度问题中的性能,结合灰狼算法和差分算法的优缺点,采用混合灰狼算法对作业车间调度问题进行了改进优化处理.

摘要： 针对预制构件生产工序进行分析,研究了紧急插单情况下预制构件生产重调度优化问题,针对预制构件生产过程中由于设计变更而导致的紧急插单对生产计划产生的影响,对预制构件生产重调度问题进行了建模,同时考虑相邻工序之间缓冲区和模具数量约束,兼顾完工时间和惩罚成本两个方面目标,采用多目标差分进化算法(Multi-Objective Differential Evolution Algorithm,MODE)求解模型,最后,通过生产企业实际数据进行仿真测试,引入距离指标和运行速度两个评价指标对算法进行了评价,实验表明,多目标差分进化算法优于NEH(Nawaz、Enscore、Ham)启发式算法。

摘要： 针对成型机故障和工单交货期提前两类事件,提出一种基于改进变邻域搜索算法的分批重调度方法,基于最小分批原则和非等量分批原则对T单进行批量划分,考虑重调度过程的稳定性与准时性,建立数学模型.设计一种改进的变邻域搜索算法(VNS),通过构建转移邻域和叠加邻域两种邻域结构,提高了搜索的收敛速度和寻优能力.最后以某磁性材料成型车间作为实例进行验证.结果 表明,所提重调度方法能够在保证工单准时交付的基础上,提高成型机利用率,为工厂的实际生产决策提供参考.

摘要： 为了处理航天器观测问题中具有模糊性特点的不确定因素，解决动态环境下的航天器观测重调度问题，提出了一种基于模糊神经网络的处理方法。该方法通过参数模糊化和径向基神经网络来评估模糊性不确定因素对系统造成的影响程度，同时将重调度响应划分为立即型、延迟型和忽略型三种类型，以处理不同影响程度的不确定事件。最后通过算例说明了所提出的模糊神经网络算法的有效性。

摘要： 本发明实施例提供的重卡的换电调度方法、装置、设备、系统及介质，通过首先获取每辆重卡的放电速率、每个电池包的充电速率，进而结合当前每辆重卡上安装的电池包的剩余SOC值以及预设充电调度策略得到每辆重卡的SOC换电阈值。在重卡的电池包的剩余SOC值达到SOC换电阈值的时候，换电管理平台向重卡发送换电指令，重卡就可以返回换电站换电。本方案通过根据充电调度策略动态调整每辆重卡的SOC换电阈值，重卡在电池包的剩余SOC值达到SOC换电阈值时进行换电，有效减少了换电时间，提高了换电效率。

摘要： 本发明公开了一种基于物联网技术的重卡换电调度方法及系统，属于重卡换电技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：基于重卡行驶路段的道路实时数据对重卡电池包的放电速率进行计算，根据计算结果对重卡电池包的实时状态进行监测；步骤二：根据步骤一的监测结果对重卡换电地点进行初步筛选；步骤三：基于步骤二的重卡换电地点初步筛选结果，结合重卡换电地点的排队情况，对重卡最佳换电地点进行确定；步骤四：重卡行驶至确定的最佳换电地点进行换电处理，本发明计算的放电速率将行驶道路的路况因素考虑到计算过程中，保证计算结果更加贴合实际情况，保证电池包故障判断结果更加精确，提高了系统的使用效果。

摘要： 本发明属于船舶与海工装备制造技术领域，公开了一种基于分化转移策略的船用关重件加工生产车间集成调度差分进化控制方法、装置及系统，所述基于分化转移策略的差分进化方法（DE‑TS）包括：利用基于衰弱因子的物料转移序列生成机制加快算法收敛速度；将种群按适应度分为轻伤种群、重伤种群和死亡种群，并分别承担保存最优个体集合、维持种群多样性和淘汰较差个体的任务；重伤种群中的个体执行分化转移策略时，令其在保存一部分关键信息的基础上被重新生成，以强化搜索性能。实施例中数据显示：本发明描述的DE‑TS相比GA、PSO等数种对比算法，具有更好的寻优能力，能在船用关重件加工生产车间集成调度控制过程中得到有效应用。

摘要： 本发明涉及一种支持异常时任务重跑的调度方法、系统、设备及存储介质，其技术方案要点是：根据预设配置规则对多个任务进行配置形成工作流；从工作流中调度满足预设执行条件的任务形成待执行任务集合，根据不满足预设执行条件的任务形成未执行任务集合；将待执行任务集合中的各个任务分发给对应的任务执行终端执行；判断所有任务执行结果信息是否均为任务执行成功，若为否，则将所有执行失败的任务均记为失败任务，将所有失败任务和未执行任务集合中的任务合并形成工作流；本申请具有在出现任务的失败的情况下，能对失败的任务和未执行任务进行自动重跑，大大降低了开发以及运维人员在修复任务时需要人工操作的复杂度的效果。

摘要： 本发明提出了一种考虑重调度执行成本的车间重调度方法，从工件和设备两个层面入手，综合重调度前后相同工序开始加工时间偏差成本、相邻工序等待加工时间偏差成本、设备工作时间偏差成本与设备等待加工时间偏差成本，建立预调度损失函数计算重调度执行过程中的损失，并由此提出了一种基于执行成本和最大完工时间的多目标优化方案，解决了目前许多重调度研究忽视损失成本的问题。然后利用改进的遗传算法对模拟案例进行实验，验证了本发明的有效性，并基于Matlab GUI开发了作业车间重调度系统，大大减少了产生伪最优调度方案的概率，保证了企业的经济效益。

摘要： 本发明提供了一种转炉故障时考虑氧气供需平衡的钢厂重调度方法及调度系统，该方法通过获取钢厂运行参数和氧气供应参数，当转炉故障时，以生产效率和运行稳定性为优化目标进行钢厂生产重调度，钢厂按照重调度计划运行。采用本技术方案，为了保证连铸过程正常进行，在传统钢厂重调度以炉次开始作业时间偏差和加工设备偏差为运行稳定性目标的基础上，考虑能源对生产过程的协同作用，引入转炉炼钢工序氧气供需平衡作为钢厂重调度运行稳定性目标，优化转炉的吹炼模式和间歇节奏,重新建立使生产过程连续高效的生产节奏，减少转炉故障对生产过程的影响，实现生产高效运行与氧气供需平衡的协同优化。

摘要： 本发明公开了一种柔性作业车间的重调度方法，重调度方法包括：S1：获取柔性作业车间的原调度方案中的原始数据信息；S2：根据原始数据，利用二维倒序遍历计算方法，生成阀值矩阵，其中阀值矩阵中的每个元素代表对应工序的最迟完工时间；S3：判断实际工序完成时间是否小于等于所述最迟完工时间，若是，进入步骤S4；否则，进入步骤S5；S4：将所述原调度方案作为所述柔性作业车间的调度方案输出；S5：获取所述阀值矩阵中受扰动工序的最迟完工时间；S6：将所述受扰动工序的最迟完工时间作为重调度时刻点对所述柔性作业车间进行重调度；S7：获取所述重调度方案中的数据信息后返回步骤S2。

摘要： 本发明涉及一种离散制造企业订单评价体系下的生产重调度方法。对热冷加工离散制造企业进行系统性分析，找出其存在的主要问题。基于GSA‑GA神经网络的订单准入评价模型，并通过实例分析验证该模型的适用性和有效性，并进一步构建热冷加工离散制造生产的重调度模型，运用相关算法对该模型进行求解。

摘要： 本发明公开了一种面向大规模微服务应用的动态感知重调度的方法及应用，该方法包括以下步骤：获取微服务请求的调用信息；通过动态拓扑感知算法对所述调用信息进行解析，并获取当前微服务的调用拓扑结构；根据所述调用拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题；若是，将当前微服务加入重调度任务队列进行重调度。该方法能够基于链路分析获取微服务应用的拓扑结构与实时运行状况，进而获取微服务应用执行请求响应的关键路径，自适应机制通过对关键路径的监测和分析，及时定位性能受到影响的微服务，并结合重调度算法对受影响微服务执行重调度，实现了微服务的自动调和，使微服务应用的性能始终趋于最佳状态。

摘要： 本发明涉及一种金属矿作业故障重调度方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多装备同时作业的初始方案以及历史方案；根据历史方案确定装备故障发生概率，根据装备故障发生概率确定初始方案中的装备故障时段；根据所有装备故障时段的交叉情况，确定所有的重调度时段；根据所有重调度时段，构建重调度计划编制模型；根据预设优化算法，将重调度计划编制模型按照预设顺序进行优化，得到目标重调度计划；根据目标重调度计划，调度多装备进行作业。本发明提供的一种金属矿作业故障重调度方法，在装备故障时不增加装备个数的前提下，指导装备的调度作业，提高了矿山装备的设备使用效率和原计划方案的完成率，进而提高了矿山的生产收益。