关于流水车间调度问题的综述
具有缓冲区约束的流水车间调度问题综述
具有缓冲区约束的流水车间调度问题综述作者：于艳辉侯东亮来源：《中国管理信息化》2012年第06期［摘要］首先介绍了具有缓冲区约束的流水车间调度问题的一般框架、算法及其分类，主要针对启发式算法进行分析和总结，并进一步介绍了如何合理设置缓冲区以及存储时间有限的情况，最后，探讨了在此研究领域中的未来发展趋势。
［关键词］流水车间；缓冲区限制；启发式；存储时间有限doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 06. 029［中图分类号］ F273；F406.2 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）06- 0061- 03常规的流水车间调度问题研究是在假设机器间缓冲区的存储能力是无限的前提下进行的，而在大量的实际生产加工环境中，由于存储设备（如存储罐、中间库存等）以及生产工艺在空间、时间等方面的限制，缓冲区的存储能力往往是有限的，例如化工、钢铁和制药等实际生产系统。
因而，具有缓冲区限制的流水车间调度问题（Lｉｍｉｔｅｄ－BｕｆｆｅｒＦｌｏｗｓｈｏｐ Sｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Pｒｏｂｌｅｍ，ＬＢＦＳＳＰ）更加符合实际应用背景，对该问题的研究具有重要的理论和实用价值。
本文给出了ＬＢＦＳＳＰ问题的一般框架，依据大量的文献总结了该领域的研究理论和方法并进行了分类，进一步讨论了今后的研究方向。
１ＬＢＦＳＳＰ问题的一般框架１．１问题描述ＬＢＦＳＳＰ问题可以描述如下：设存在n个工件（1，2，…，n）及m台机器（1,2，…，m），该n个工件将依次在机器１至m上进行加工；在任一时刻，每个工件最多在一台机器上加工，且每台机器最多同时加工一个工件；在每两台相邻的机器j和j - 1之间，存在大小为Bj的缓冲区；工件在每台机器上的加工顺序相同，即所有工件在缓冲区中均服从先入先出规则（ＦｉｒｓｔＩｎＦｉｒｓｔＯｕｔ，ＦＩＦＯ），工序不允许中断。
ＬＢＦＳＳＰ调度问题存在两种特殊情况：（１）当缓冲区为零时，该问题转化成阻塞流水车间问题（ＢＦＳＳ）；（２）当缓冲区为无穷时，该问题转化成一般流水车间调度问题（ＦＳＳ）。
车间调度的工作总结5篇
车间调度的工作总结5篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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车间调度问题综述报告
车间调度问题综述报告车间调度问题是指在一个车间内进行多道工序的生产加工，需要合理安排工序的先后顺序、工序所需的设备和人力资源，以及调度时间等因素，以最大限度地提高生产效率和资源利用率的问题。
车间调度问题在生产操作管理、资源优化和生产效率提升等领域具有重要的应用价值。
车间调度问题通常涉及到多个工序的安排顺序和时间安排。
其中，工序顺序的安排决定了每个工件在车间内的加工流程，工序时间安排则涉及到各工序之间的等待时间和加工时间。
合理的工序安排和时间安排可以最大限度地减少生产过程中的空闲时间和非生产时间，提高生产效率。
对于车间调度问题的研究，主要涉及到以下几个方面：1. 调度策略与算法：研究如何制定合理的调度策略和设计高效的调度算法，以最小化完成整个生产过程所需的时间和资源成本。
常用的调度策略包括最早截止时间优先、最小松弛度优先、最小工期优先等，而调度算法则可以基于规则、启发式算法、精确算法等不同的方法进行求解。
2. 调度问题的建模与求解：研究如何将实际的车间调度问题转化为数学模型，以便于进行求解。
常用的调度模型包括流水线调度、柔性作业车间调度、多品种多装配线平衡调度等。
而求解方法则可以使用线性规划、整数规划、模拟退火、遗传算法等不同的优化方法进行求解。
3. 调度系统与软件开发：研究如何开发车间调度的信息系统和软件工具，以便于帮助生产调度员进行实时的车间调度。
这些系统和软件可以将关键数据进行集中管理和监控，可以自动化生成调度方案，并可以进行实时调整和优化。
4. 车间调度问题的应用领域：车间调度问题在不同的生产场景中都有广泛的应用，包括制造业、物流配送、交通运输等领域。
在制造业中，合理的车间调度可以最大限度地提高生产效率和资源利用率；在物流配送中，合理的调度可以最小化货物的运输时间和成本；在交通运输中，合理的调度可以最大限度地减少交通拥堵和行车时间。
综上所述，车间调度问题是一个综合性的问题，涉及到多个因素的综合优化。
标准混合流水车间调度问题研究
标准混合流水车间调度问题研究标准混合流水车何调度(Hybrid flow-shcp scheduling problem, HFSP),也锚柔性流水车何］调度是一般流水年间调度的推广，工程应月背景很强，广泛存在于化工、冶金、纺织.机械、半#体、物流、建筑.造纸等工业领域本文折耍研究的背就企业的主产模式就可以归结为HFSP。
它综合了一般流木牟间和井行机两种调度的特点, 求解难度更大。
因此，研究标准11TSP邪仅具宵塑要的理论意义，而且对生产也冇很离的卖际价值.一股来说，标准混合流水车间调度问题可以按掇如卜方式描述：柑个工件在包含w个阶段的流水线上进行加工.髯个工件都妥依次通过四个阶段，毎牛阶段至少包含一台加工机器并且至少有-个阶段包含多台机器，同一阶段上的各机器加工工序郴同.工时可不相同.各工件的各道T仔可亦相应阶段的任何一台机器上进厅加T,任意吋刻备工件全多在台机卷上加丄，且每台机留同时只能加工」个工件。
工件的任何一道工序在加工过程牛不允许中斷。
已知每个工件在各个阶段不同机器上的加工时［可，要求确定工件的加工先后顺序利每•阶段上的机器分配情况，便得某个堆能折标最优.图3」给出了HFSP问题的图例* 4t中假设有加个阶段，毎个阶段上有台机器。
3.2模型构建(1)参数定义川：工件的数目;吋工件加工阶段的数目，N产阶段j上的机器数目f”：工件f在工序/上的加工时阎；为：工件r在丄序，上的开始加工时间；C v t工件，在工序/上的结束加工时间，c^：工件总完工时间（2）变量定义x fo工件f未被安推在第W个位置加工‘JT =〈w = ] •• • M“1工件f被安样在第HZ个位置加工''（0工件i未在工的上的第上台机器上加工Y =* = |i工件[在工旳上的第r台机器上加工_Jo工件i未在工阳上的第&台机器上第/顺位加工^=[1工件i在丄仍上的第k台机器上第/顺位加工(3)目标凶数minC“ ・minmax{C加C2.G,・•・,.}(31) (4)约束条件/!(3.2)Hz^=l 21,2,7(3.3)w-1乞沧=1 f = 1,2…,71；八1,2,…，加(3.4) *•1m ni(3.5)植ZNj>m、NQ\ J=12 •、加(3.6)工工Z州=1 i = 12・・・』J = 12・・・m Hl M(3.7)C v =S,j^t,j i = l,2,・・・M；/ = 12・・・M(3.8)C9 S&, F = l,2,…，耐=1,2,…,= / + l(3.9)S tj 2C.y i,w = iz…，砒=1,2,…,/w；w在fZ前且紧邻(3.10)约束意义：式（3.1）为日标函数，这里取最小化最大完工时间为垠终优化目标式（3.2）表示每个排序位置只能分配一个工件式（3.3）表示每个工件只能有一个排序位置式（14）表示任意一个工件在任何一个阶段只能由一台机器加工式（3.5）表示加工阶段至少为1式（3.6〉表示至少有一个阶段的机器数目人于1台式（3.7）表示工件在某台机器上的加工顺序唯一式（3.8）表示工件i在阶段/上的加工完成时间式（3.9）表示T件i在阶段j十1上的开始加工时间不应早于在阶段/上的结束加工时间式（3.10）表示工件i在阶段/上的幵始加丄时间小应早于其俞一个T件w在阶段丿上的结束加工时间3・3求解算法33.1算法总体思踣及流程标准混合流水车间调度不仅要确定工件的加工顺序，还要确定每个阶段机器的分配惰况，比-般流水车间调度问题求解更为复杂。
流水作业调度问题
一、 问题描述给定n 个作业，每个作业有两道工序，分别在两台机器上处理。
一台机器一次只能处理一道工序，并且一道工序一旦开始就必须进行下去直到完成。
一个作业只有在机器1上的处理完成以后才能由机器2处理。
假设已知作业i 在机器j 上需要的处理时间为t[i,j]。
流水作业调度问题就是要求确定一个作业的处理顺序使得尽快完成这n 个作业。
二、 算法分析n 个作业{1,2,…,n}要在由2台机器1M 和2M 组成的流水线上完成加工。
每个作业加工的顺序都是先在1M 上加工，然后在2M 上加工。
1M 和2M 加工作业i 所需要的时间分别为t[i,1]和t[i,2], n i ≤≤1.流水作业调度问题要求确定这n 个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器1M 上开始加工，到最后一个作业在机器2M 上加工完成所需的时间最少。
从直观上我们可以看到，一个最优调度应使机器1M 没有空闲时间，且机器2M 的空闲时间是最少。
在一般情况下，机器2M 上会有机器空闲和作业积压两种情况。
设全部作业的集合为},....,2,1{n N =。
N S ⊆是N 的作业子集。
在一般情况下，机器1M 开始加工S 中作业时，机器2M 还在加工其他作业，要等时间t 后才能利用。
将这种情况下完成S 中作业所需的最短时间计为),(t S T 。
流水作业调度问题的最优解为)0,(N T 。
1. 证明流水作业调度问题具有最优子结构设a 是所给n 个流水作业的一个最优调度，它所需要的加工时间为']1),1([T a t +。
其中，'T 是在机器2M 的等待时间为]2),1([a t 时，安排作业)(),......,3(),2(n a a a 所需的时间。
记)}1({a N S -=，则我们可以得到])2),1([,('a t S T T =。
事实上，有T 的定义可知])2),1([,('a t S T T ≥.若])2),1([,('a t S T T >，设'a 是作业集S 在机器2M 的等待时间为]2),1([a t 情况下的一个最优调度。
基于遗传算法的流水车间调度问题
基于遗传算法的流水车间调度问题中文摘要流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。
本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。
实验表明，该方法能取得较好的效果。
关键字：遗传算法，流水车间调度方法，实数编码，基因链码，群体，适应度。
外文摘要Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results.Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.目录中文摘要 (1)外文摘要 (2)目录 (3)1 引言 (4)1.1 论文的发展背景及重要性 (4)1.1.1 时代背景 (4)1.1.2 论文研究的重要性 (4)1.2 论文的研究问题及解决方法 (4)2 FSP问题描述 (5)2.1 排序问题的基本概念 (5)2.1.1 名词术语 (5)2.1.2 条件假设 (5)2.2车间作业排序问题的特点 (6)2.3 车间作业排序问题 (6)2.3.1 目标函数 (6)2.3.2 车间调度问题的分类 (7)3 遗传算法理论 (7)3.1 遗传算法的产生和发展 (7)3.2 遗传算法的基本思想 (8)3.2.1 基本概念 (8)3.2.2 遗传算法的基本思想 (9)4 基于遗传算法的流水车间调度方法 (11) 4.1 问题的提出 (11)4.2 遗传算法基本步骤 (11)4.2.1 编码 (11)4.2.2 初始群体生成 (12)4.2.3 适应度计算 (12)4.2.4 选择 (14)4.2.5 交叉 (15)4.2.6 变异 (17)4.2.7 终止 (19)5. 研究成果 (20)5.1 算法求解与分析 (20)5.2 实验结果 (21)参考文献 (22)附录 (23)1 引言1.1 论文的发展背景及重要性1.1.1 时代背景从第一次工业革命起，由于科技的进步人类社会就开始了一个经济腾飞的大时代。
精选最优流水作业调度问题：流水作业调度问题
最优流水作业调度问题摘要本文给出了双机流水作业调度的Johnson算法，并结合POJ上的一道题目详述了该算法的具体编程实现和应用。
关键词：双机流水作业调度 Johnson算法正文流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。
流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。
然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。
已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时，流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。
粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。
只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
我们先给出流水作业调度的定义：设有 n 个作业，每一个作业 i 均被分解为 m 项任务: Ti1,Ti2,… ,Tim(1≤i≤n，故共有n×m个任务)，要把这些任务安排到m台机器上进行加工。
如果任务的安排满足下列3个条件，则称该安排为流水作业调度：1. 每个作业 i 的第 j 项任务Tij (1≤i≤n,1≤j≤m) 只能安排在机器Pj上进行加工；2. 作业 i 的第 j 项任务Tij(1≤i≤n,2≤j≤m)的开始加工时间均安排在第j?1项任务Ti,j?1加工完毕之后，任何一个作业的任务必须依次完成，前一项任务完成之后才能开始着手下一项任务；3. 任何一台机器在任何一个时刻最多只能承担一项任务。
最优流水作业调度是指：设任务Tij在机器Pj上进行加工需要的时间为tij。
如果所有的tij (1≤i≤n,1≤j ≤m)均已给出，要找出一种安排任务的方法，使得完成这 n 个作业的加工时间为最少。
这个安排称之为最优流水作业调度。
前面已经说过，当m≥3时该问题是NP问题，这里我们只给出m=2时时间复杂度在多项式以内的Johnson算法。
关于流水车间调度问题的综述
关于流水车间调度问题的综述关于流水车间调度问题的综述.曲媛-杨晓伟z摘要:流水车间调度问题,也被称为同序作业调度问题,是许多实际流水线生产调度问题的简化模型.它无论是在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用.因此,对其进行研究具有重要的理论意义和工程价值.本文介绍了流水车间调度问题的研究现状和几种解决方法.关键词:流水车间;遗传算法;启发式算法引言自从Johnson1954年发表第一篇关于流水车间调度问题的文章以来.流水车间调度问题引起了许多学者的关注.流水车间调度问题一般可以描述为n个工件要在m台机器上加工.每个工件需要经过m道工序,每道工序要求不同的机器.n个工件在m台机器上的加工顺序相同.工件i在机器j上的加工时间是给定的,设为t(I.j).问题的目标是求n个工件在每台机器上最优的加工顺序,使最大流程时间达到最小.对该问题常常作如下假设.(1)每个工件在机器上的加工顺序是1,2.…,m;(2)每台机器同时只能加工一个工件;(3)一个工件不能同时在不同的机器上加工;(4)工序不能预定:(5)工序的准备时间与顺序无关,且包含在加工时间中;(6)工件在每台机器上的加工顺序相同,且是确定的.基本算法1.一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构.使之更适合求解流水车间问题;设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传并通过计算机模拟验证其有效性.其中,邻域搜索使用定义(由给定的染色体通过随机移动一个基因到一个随机的位置.得到的是染色体的集合)所描述的邻域.采样空间为父代P(t),改进的父代s(t),交叉的后代C(t),变异的后代M(t).交叉和变异的父代是种群的父代P(t),而不是改进的父代S(to具体的混合式算法框架BEGINt=0初始化P(t)WHILE不满足终止条件Do①下降搜索.应用多点最速下降法改进P(t),得到改进的父代S(t);24中小企业科技2007.07②用P(t)进行单点交叉生成C(t);③用P(t)进行移动变异生成M(t);④采样从P(t),S(t),C(t),M(t)中选出最好的不重复的下一代染色体:t=t+1END2.改进的DNA进化算法改进的DNA进化算法中引入了交换操作(交换操作就是在DNA单链中随意产生一个位置.然后将位置前的DNA链与位置后的DNA链相交换.组成一条新的链)以更好地搜索解空间,并采用黄金分割率控制变异个体的数目.同时为了进一步提高搜索性能.采用一种新颖的启发式规则.具体算法如下:对于每个工件都有3个时间指数:t为工件j在所有机器上的加工时间之和;t1i为工件j在第一台机器上的加工时间; t为工件j在最后一台机器上的加工时间;tj为工件j的加权加工时间.B,C是[0,1]之间的数.当随机生成一个A,再在[0,1一A]之间随机产生一个B便能确定tj的大小.然后每个工件按照Tj的降序排列.这样就会产生一个可行解.生成不同的A,就会得到不同的可行解.将启发式算法得到的可行解作为DNA进化算法的初始群体.具体算法如下:①计算每个工件tmi的及tlI;@)For(I=1,2.7.n)(n表示要产生的可行解的个数);A=random(0,1);B=random(0,1一A):tⅡ=At~j+Btlj+(1一A—B)tmj;End③根据每个工件计算出的t.进行降序排列.得到对应的工件排序,即可行解.通过仿真可以验证.加入启发式算法能够快速地接近最优解.提高算法的收敛速度.产生初始种群.3.一种基于遗传算法的求解方法一种基于遗传算法的求解方法.在由染色体转换成可行调度的过程中引入工件插入方法.同时设计了一种新的交叉算子(这里设计了一种新的交叉算子.从种群中按交叉概率随机选取两个个体作为父体.对于每个个体随机寻找两个不同的基因位置.选择这两个位置及其之间的基因作为交叉部分.两个交叉部分的长度可以不同.首先将两个交叉部分进行交换.然后按照父体中原来基因排列的顺序补齐交叉部分没有包含的基因.经过交叉之后产生的子代个体一部分基因保留了在一个父辈个体中的绝对位置,另部分基因则保留了在另一个父辈中的相对位置.该操作具有较好的遗传特性,同时也能够产生足够的搜索空间.计算表明该算子优于PMX交叉算子.)通过大量的数值计算表明.该算法优化质量大大优于传统的遗传算法和NEH启发式算法.4.一个无等待流水车间调度启发式算法采用一个经典的全局任务插入算法构造初始解,应用局部搜索方法对其进行改进.通过4000个不同规模实例将提出算法与目前求解该问题最好的几个算法从性能和计算时间方面进行全面比较.实验结果表明:提出算法的性能是目前最好的,多项式复杂度的计算时间适合实际生产需求.此启发式算法包括两个阶段:初始序列的产生阶段和改进阶段.(1】在初始序列的产生阶段.采用任务插入的方法,它类似于NEH[3]算法.(2)在初始序列的改进阶段,定义V=(X,Y)为序列s中的一对位置,其中:,Y∈{l,2….刀),≠Y.V的移动将S中第X个任务插入到第y个位置,位置对集合:Z={(J,)J,Y∈{l,2,…),Y壁{,—l}},其中包括(n一1)(n一1)个位置对.算法描述如下:①令k=1,计算所有任务ji(I=1,2…,n)的F2值.选择最小值对应的任务放入S中,将其余n一1个任务放入R 中;(K=K+1;③从R中任意取出一个任务j,将其插入到S的K个不同位置.产生K个不同的序列.计算这K个序列的F1值,选择最小值对应的序列作为一个候选序列,将任务j从R中移除;④如果R≠,返回第3步,否则转到第5步;⑤在产生的(n—K+I)个候选序列中,计算各自的F值.选择最小值对应的序列替换S.将序列S以外的所有任务存放到集合R中;⑥如果K=n,结束,S即为最终初始序列;否则回到第2步继续;⑦生成序列S的位置对集合并进行插入操作,产生(n一1)个新的任务序列,计算所有新产生序列的F1值,将最小值对应序列记为S;⑧如果F,(S)=F,(S),则S=S.返回第7步重新开始;否则转入第9步;⑨序列S即为最终任务序列.5.混合禁忌搜索算法(HTS)(1)混合禁忌搜索HTs算法的主要思路为:通过一个有效的启发式算法为TS算法提供一个较好初始解,并可加快TS 算法的收敛速度;采用禁忌搜索算法改进初始解以搜索到更好的近优解.初始解生成算法:①任意产生一个初始序列Q.;②利用双插入启发式算法[5](DIH)对序列Q进行改进获取一个序列S.DIH基于全局插入操作和局部插入操作的思想来产生局部种子序列并对当前调度进行改进.该算法具有较高效率的搜索能力.得到一个较好的近优解;③将序列S进行一次全局成对交换,得到初始序列P.(2)HTS算法描述:基于已得到的序列P作为初始解T0和以上禁忌搜索算法,关键参数的设置,下面给出HTS算法:①调用初始解生产算法产生初始解P并赋予To;②将初始解T作为当前解利用成对交换(Swap)产生的邻域结构得到多个邻域解;③将所有邻域解对应的目标函数值从小到大排序,然后选取前e个邻域解作为候选解;④从第1个候选解开始,如果满足藐视准则,则将此邻域解作为当前的序列T,;否则在候选解中选非禁忌的最佳状态序列作为当前序列T,;⑤保存每个当前序列T,及其目标函数值,并找出其中最优的目标函数值及对应的序列W,;⑥若满足终止条件,则比较最后得到的当前序列T,与序列w,所对应的目标函数值大小,选取目标函数值小的序列作为算法最终所得到的近优解,算法停止;若不满足终止条件则To=T,,则转向2.6.混合规划针对不确定条件下流水车间调度问题(Flowshopschedul—ing),研究了含有随机参数和灰色参数的混合机会约束规划模型的建立及求解方法.提出了灰色模拟的概念和方法,为含有灰色参数的机会约束规划提供了求解途径.通过理论推导及仿真实例,结合遗传算法,验证了基于随机模拟和灰色模拟的混合机会约束规划的调度模型及求解方法的有效性.结束语从目前来看,还没有一个求解流水车间问题最优解的简明算法.整数规划和分枝定界技术是寻求最优解的常用方法.然而对于一些大规模甚至中规模的问题,这两种方法仍然不是很有效.以遗传算法,模拟退火,禁忌搜索以及人工神经网络为代表的智能化优化技术迅速发展来解决流水车间调度问题,受到人们的普遍关注.其中,遗传算法以其优良的计算性能和显着的应用效果而特别引人注目,所以很多启发式混合方法都是在此基础上发展起来的.刁参考文献1梁黎明,汪国强.求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法[I].华南理工大学,2001;(t1):85～882俊林.薛云灿,邵惠鹤.求解混合流水车间调度问题的一种遗传算法[I].计算机工程与应用.2003;(35):186～1873牛群,顾幸生.基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用[I].华东理工大学,2006;(12):1472～1477(作者简介:1.华南理工大学数学科学学院硕士研究生.2.华南理工大学数学科学学院副教授,博士.)2007.07中小企业科技25。
生产车间调度年度总结(3篇)
第1篇一、前言时光荏苒，转眼间一年又即将过去。
在过去的一年里，我国各行各业都在不断进步和发展，生产车间作为企业生产的核心环节，其调度工作的重要性不言而喻。
在此，我对本年度生产车间调度工作进行总结，以期总结经验、发现问题、改进工作，为下一年的工作提供借鉴。
二、工作回顾1. 制度建设本年度，我们严格按照公司制度要求，结合车间实际情况，不断完善调度管理制度。
主要包括以下几个方面：- 岗位责任制：明确调度员的岗位职责，确保各项工作有序开展。
- 生产计划管理：建立健全生产计划体系，确保生产计划的科学性、合理性和可操作性。
- 设备管理：加强对设备的维护保养，确保设备正常运行。
- 质量管理：严格执行质量标准，确保产品质量稳定。
2. 生产调度本年度，我们紧紧围绕生产计划，积极开展生产调度工作，确保生产任务按时完成。
- 生产计划执行：根据生产计划，合理安排生产任务，确保生产进度。
- 设备协调：协调设备维修、保养工作，确保设备正常运行。
- 人员调配：根据生产需求，合理调配人员，确保人员充足。
- 物资供应：协调物资采购、供应工作，确保物资充足。
3. 质量管理我们始终把质量管理放在首位，严格执行质量标准，确保产品质量。
- 质量检查：定期对生产过程进行质量检查，及时发现并解决质量问题。
- 质量分析：对生产过程中出现的问题进行分析，找出原因，制定改进措施。
- 质量培训：加强对员工的质量意识培训，提高员工的质量素质。
4. 安全生产我们始终坚持“安全第一、预防为主”的方针，加强安全生产管理。
- 安全检查：定期开展安全检查，及时发现并消除安全隐患。
- 安全培训：加强对员工的安全培训，提高员工的安全意识。
- 应急处理：制定应急预案，确保在突发事件发生时能够迅速应对。
三、工作亮点1. 生产计划完成率提高：通过优化生产计划，提高生产效率，本年度生产计划完成率达到98%以上。
2. 设备故障率降低：通过加强设备维护保养，设备故障率较去年同期降低20%。
故障条件下柔性流水车间调度问题
故障条件下柔性流水车间调度问题1、相关定义1.1、遗传算法的基本概念遗传算法是一种直接搜索的优化算法,它产生的依据是生物进化论以及遗传学说。
因此,在该算法中会涉及到生物进化论与遗传学中的一些概念。
这些概念如下所示: (1) 基因:基因是一个DNA 片段,它是染色体的主要组成部分,控制着生物性状, 是遗传物质的基础。
(2) 染色体:染色体是基因的物质载体,它有基因型和表现型两种表示模式。
(3) 种群:种群就是个体的集合。
其中个体是带有染色体特征的实体。
(4) 种群大小:种群大小等于种群中的个体数。
(5) 适应度:适应度就是个体能够适应环境的程度。
适应度是衡量种群中个体优劣程度的一个数量值。
18 长安大学硕士学位论文(6) 选择:达尔文的―物竞天择、适者生存‖法则说明,在自然环境中,对周围的生存环境适应能力强的个体生存下来的机会比较大,同时把其优良的性状遗传到下一代的机会也比较大。
遗传算法中选择操作的目的就是选择优良的个体,让它们作为父代直接遗传到下一代或者经过交叉、变异操作遗传到下一代。
(7) 交叉:交叉操作的目的是为了产生新的个体,更适应周围的生存环境,它有利于种群的进化。
(8) 变异:任何物种的性状在自然进化过程中都不是一成不变的,它会随着生存环境的变化而变化。
变异操作就是效仿生物的变异而设计的,它是产生新个体的一种辅助方法,同时它也促使遗传算法拥有一定的搜索能力。
1.2、多目标优化的基本概念多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problem)也可以称为是向量优化或多标准优化问题。
多目标的优化问题可表示为:在一个可行域的范围内,首先利用决策变量组成向量,使该变量能够满足所有的约束条件,从而得到多目标函数组成的最优化向量。
这些构成最优化向量的多个目标函数间往往是此消彼长的。
在一般情况下,多目标的优化问题是由决策变量、目标函数以及约束条件构成的, 而这三者是由函数关系联系起来的。
时间约束混合流水车间调度问题综述
第37卷第11期2020年11月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.37No.11Nov.2020时间约束混合流水车间调度问题综述李俊青1†,李文涵1,陶昕瑞2,杜宇1,韩玉艳2,潘全科3(1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.聊城大学计算机学院,山东聊城250059;3.上海大学机电工程与自动化学院,上海200444)摘要:车间调度是智能制造领域中的核心问题之一,在经典流水车间调度中,所有工件按照相同的加工顺序在指定机床上加工.混合流水车间调度(HFS)作为流水车间调度的特例,相比前者增加了机床选择的灵活性,可以显著优化系统目标,但同时也增加了问题求解的难度.由于时间约束HFS相比基本HFS问题更贴近实际生产过程,近年来,综合考虑各类时间相关约束的HFS问题得到了深入研究.因此,本文围绕基本HFS、有限等待时间HFS、带准备时间HFS、模糊/随机加工时间HFS、多时间约束HFS、时间约束相关多目标HFS等问题开展研究.针对每一类时间约束HFS问题,按照问题规模对当前研究成果进行分类描述,按照确定性算法、启发式方法、元启发式方法、算法混合对相关成果进行算法分类,按照实际工业应用对文献进行归类分析.另一方面,围绕交货期、能耗、成本等3类性能指标,分析了在各类时间约束HFS问题中的多目标优化相关成果.最后详细分析了带时间约束HFS问题在问题层面、算法层面和应用层面存在的挑战性问题和未来研究的方向.关键词:混合流水车间调度;无等待约束;准备时间约束;模糊/随机加工时间约束;多时间约束;多目标优化引用格式:李俊青,李文涵,陶昕瑞,等.时间约束混合流水车间调度问题综述.控制理论与应用,2020,37(11): 2273–2290DOI:10.7641/CTA.2020.00077A survey on time constrained hybridflow shop scheduling problemsLI Jun-qing1†,LI Wen-han1,TAO Xin-rui2,DU Yu1,HAN Yu-yan2,PAN Quan-ke3(1.School of Information Science and Engineering,Shandong Normal University,Jinan Shandong250014,China;2.School of Computer,Liaocheng University,Liaocheng Shandong250059,China;3.School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai University,Shanghai200444,China)Abstract:Scheduling is one of the key technology of intelligent manufacturing,in typicalflow shop scheduling,all jobs should be processed according to the same sequence through all the given machines.As an extension of the classicalflow shop,in hybridflowshop scheduling(HFS),all jobs should select one suitable machine from a set of candidate machines, which increase theflexibility,and thus improve the performance significantly.Nevertheless,the complexity of the system is also increased and thus the problem is even more hard to be solved.Therefore,we give a survey on researches of several time-constrained HFS problems,including the canonical HFS,HFS with limited wait time constraints,HFS with setup time constraints,HFS with fuzzy or stochastic processing times,HFS with multiple time constraints,and time-constrained multi-objective HFS.For each type of time-constrained HFS,firstly,the literatures are classified according to their problem scales.Then,all the researches are categorized into four types according to exact algorithm,heuristics,meta-heuristics,and hybrid algorithms.Further,the realistic applications of the related time-constrained HFS are also analyzed.Meanwhile, the algorithms about the multiple objectives are also analyzed according to three aspects,i.e.,considering the due dates, energy consumption,and stly,from problem features,algorithm classification,and the application aspects,the time-constrained HFS are summarized both in challenging problems and future research focuses.The problem features, algorithms,and typical applications about these problems are reviewed.Finally,we also give a brief description about the future challenging issues of the HFS with special process constraints.Key words:hybridflow shop;no-wait constraint;setup time constraint;fuzzy or stochastic processing time constraint;multiple time-constrained;multi-objective optimizationCitation:LI Junqing,LI Wenhan,TAO Xinrui,et al.A survey on time constrained hybridflow shop scheduling problems.Control Theory&Applications,2020,37(11):2273–2290收稿日期:2020−02−13;录用日期:2020−06−09.†通信作者.E-mail:********************;Tel.:+86150****8919.本文责任编委:王凌.国家自然科学基金项目(61773192,61803192,61773246),山东省高等学校科技计划项目(J17KZ005)资助.Supported by the National Natural Science Foundation of China(61773192,61803192,61773246)and the Shandong Province Higher Educational Science and Technology Program(J17KZ005).2274控制理论与应用第37卷1引言工业和信息化部、财政部联合制定的《智能制造发展规划(2016−2020年)》指出,智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式.生产过程的优化是智能制造关键核心环节之一,对于企业有着重要的现实意义,例如可以有效降低能耗、提高设备利用率、减少工序提前/滞后加工的成本,提高企业生产效率,进而对国民经济可以产生深远影响.调度优化问题是生产过程优化的瓶颈问题之一,混合流水车间调度(hybrid flowshop sche-duling,HFS)问题是调度问题中的典型问题,在近年来得到了广泛关注.目前,诸多实际生产过程,譬如玻璃生产、炼钢过程、航空复合材料制造等过程,可以建模为混合流水车间调度问题[1–2].在HFS 中,加工流程划分为若干阶段,每个加工阶段由若干同型或异构设备组成.任何一个工件需要严格按照相同的加工顺序依次流经每个加工阶段,到达任意阶段时,可以从多个并行设备中选择一个进行加工.图1给出了典型HFS 调度示意图.经典HFS 问题属于非确定性多项式(non-deterministic polynomial,NP)难题,目标的搜索涉及解空间的组合爆炸,因而,传统的精确求解算法难以应用于较大规模HFS 调度问题的求解过程[1–5].图2展示了1995年以来,HFS 和带时间约束的HFS 问题相关论文年度统计图.由图可见,HFS 问题和带时间约束的HFS 问题在近十年得到了广泛关注和研究.图1基本HFS 示意图Fig.1Chart of the canonicalHFS图2混合流水车间调度论文年度统计图Fig.2Chart of the research of HFS by years在实际生产过程中,譬如炼钢过程、纺织生产、玻璃加工、半导体制造、航空材料加工等过程,由于增加了有限等待时间、准备时间、模糊/随机加工时间等特定时间相关约束条件,使得实际生产过程存在的多约束HFS 调度问题变得更为复杂,因而相比传统的HFS 难度更大.主要体现在以下几个方面:1)HFS 需要考虑两个方面的任务,即机床选择和工件排序.HFS 作为流水车间调度的特例,相比流水车间调度增加了每个加工阶段机床选择的工作,因而,相比流水车间调度,HFS 问题结构和特性更加复杂,优化目标、约束和假设条件更加多样化.如何结合问题特征、约束条件和目标特点,设计启发式策略和元启发式算法,无疑对算法设计形成了挑战.2)实际生产中的调度问题,需要考虑的约束条件众多,与时间相关的有带有限等待时间、带准备时间、模糊/随机加工时间等约束,上述特定工艺下的时间约第11期李俊青等:时间约束混合流水车间调度问题综述2275束HFS,增加了问题建模的变量,只有统筹考虑各方面因素,实现变量的协同优化,才能取得较好的优化效果.3)多约束问题更加贴近实际生产调度,同时也使得问题求解变得更加复杂,建模难度增大,优化算法考虑的约束条件众多,可行解很难寻找,全局最优解更加困难.分析上述HFS难点问题可见,HFS调度问题相比传统流水线调度问题更为复杂,其研究具有更重要的学术意义与应用价值,相关研究在有限等待时间、准备时间、模糊/随机加工时间等时间约束HFS下取得了一定的成果.如何更好地结合问题特性,构建问题领域知识驱动的优化算法,更好的结合问题约束和目标,还有待深入研究.由于HFS调度问题广泛存在于实际问题中,对此,本文围绕基本HFS、带有限等待HFS、带准备时间HFS、模糊/随机加工时间HFS、多时间约束HFS、时间约束相关多目标HFS等问题,重点综述时间约束HFS问题、算法和应用等方面的代表性成果,最后阐述了时间约束HFS问题在未来可能遇到的挑战.2基本混合流水车间调度问题2.1问题特征基本混合流水车间调度(HFS)问题可以描述为:有m个加工阶段,n个工件,每个工件都有m道工序,工件j的第k道工序定义为O j,k,工序O j,k在第k个加工阶段加工,并可以在其可用机床集合内选择一个可用机床进行加工.问题求解的目标一般为最小化最大完工时间Makespan.图1给出了基本HFS的示意图,图中分为两部分任务,即工件排序和机床选择.每个工件在s个加工阶段需要分别选择一个可用机床,所有工件需要在所分配的机床上排序调度.混合流水车间调度根据假设条件、约束等不同,又可以分为很多类型,上述假设与约束可以表示为经典的三元组α|β|γ.其中:α表示车间工况信息,β表示约束和假设条件,γ表示目标函数.1)车间工况信息α包含加工阶段数量,每个加工阶段的机床数量及特点.通常,α包含4个参数:α1,α2,α3和α4.其中:α1表示一般工况信息,在此α1= F H;α2表示车间加工阶段数量;α3和α4两个参数表示了每个加工阶段机床的数量和特性.(α3,α4)k表示在加工阶段k有α4个类型为α3的并行加工机床.α3∈{∅,P,Q,R},其中:P表示并行多机(identical parallel machine),Q表示同类并行机(uniform parallel machines),R表示不相关并行机(unrelated parallel machines)[6].2)约束和假设条件β,包含了车间约束条件,常见约束条件包含:·r j:工件释放时间约束,表示工件j在其释放时间r j之前不能开工.·prmu:置换流水约束,表示工件在每个加工阶段的加工次序保持不变.·prec:偏序约束,表示不同工件的工序之间的加工先后约束.·M j:机床可用约束,表示工件j在加工阶段k 的可用机床集合是M j.·s jk:准备时间约束,表示工件j和k存在工序相关的准备时间.·prmp:抢占约束,表示工件在加工中可以被中断.·block:缓冲区约束,表示加工阶段之间的缓冲区大小有限,工件必须在前一个加工阶段等待直到有足够的缓冲区.·recrc:可重入约束,表示工件可以在同一个加工阶段重入或多次加工.·unavail:机床不可用约束,表示加工机床在整个加工时间不可用.·nwt:无等待约束,表示工件在不同加工阶段之间不允许等待.·limit-wait:表示有限等待约束.·no-idle:零空闲约束,表示机床在开工后不允许空闲.·PM:预防性维修约束.·brkdwn:机床故障约束(machine breakdown).·jinst:工件插入约束(job insertion).·p j=p:表示所有加工时间相同.·p fuzzy:模糊时间约束,表示加工时间是一个三角模糊数.·p uncertain:不确定加工时间约束.·p depend:机床或资源相关的加工时间约束.·size i,j:表示工序O i,j必须在size i,j个机床上同时加工.3)γ表示问题目标,常见目标函数有:·C max=max j C j:最大完工时间(maximum completion time).·F max=max j(C j−r j):最大流经时间(maxi-mumflow time).·L max=max j L j:最大工件延迟(maximum lateness),其中L j=C j−d j表示工件j的延迟时间, d j是工件j的交货期.·T max=max j T j:最大滞后时间(maximum tardiness),其中T j=max{C j−d j,0}表示工件j的2276控制理论与应用第37卷滞后时间.·E max =max j E j :最大提前时间(maximum earliness),其中E j =max {d j −C j ,0}表示工件j 的提前时间.·¯C =∑C j /n :平均完工时间.·∑C j :总完工时间.·¯C w =∑w j C j /n :平均加权完工时间.·∑w j C j :总加权完工时间.·˜C max =max j C j :最大模糊或不确定完工时间.·¯F =∑F j /n :平均流经时间.·∑F j :总流经时间.·¯F w =∑w j F j /n :平均加权流经时间.·∑w j F j :总加权流经时间.·¯T =∑T j /n :平均延迟时间.·∑T j :总延迟时间.·¯T w =∑w j T j /n :平均加权延迟时间.·∑w j T j :总加权延迟时间.·¯U=∑U j :延迟工件数量,其中U j ∈{1,0}当工件j 延迟交货时取1,否则,取0.·∑E j :总提前时间.·¯Ew =∑w j E j /n :平均加权提前时间.·So j :工件j 的滞留时间(sojourn time).·∑w j So j :总加权滞留时间.·¯So=∑w j So j /n :平均加权滞留时间.·T p k :机床k 的加工工件时间.·T w k :机床k 的待机时间.·Ep k :机床k 的加工能耗.·Ew k :机床k 的待机能耗.·T EC :总能耗.·m ∑k =1T p k :总机床加工时间.·m ∑k =1T w k :总机床待机时间.·m ∑k =1w k T p k :总加权机床加工时间.·m ∑k =1w k T w k :总加权机床待机时间.·m ∑k =1Ep k :总机床加工能耗.·m ∑k =1Ep k :总机床待机能耗.·m ∑k =1w k Ep k :总加权机床加工能耗.·m ∑k =1w k Ew k :总加权机床待机能耗.·ev mbc :机床利用率、缓冲区利用率、完工时间的平均期望值.·CT:循环周期.·δmax :交货期偏差容忍度.·rac:资源分配成本.·mac:机床分配成本.2.2HFS 复杂性分析HFS 调度问题是经典FSP 问题的特例.Garey 和Johnson(1976)[7]证明最小化Makespan 目标的HFS 调度问题是NP–C(NP-complete)问题.对于两个加工阶段的HFS 调度问题,在最小化Makespan 目标下(F 2(1,P m )∥C max ),Gupta(1988)[8]证明是一个NP–完全(unary NP-complete)问题.对于两个加工中心,任一加工中心包含多个加工机床的HFS 调度问题,Hooge-veen 等(1996)[9]证明其在可抢占(F 2(1,P m )|prmt |C max )和不可抢占(F 2(1,P m )∥C max )两种模式下都是一元NP–完全问题.Vignier 等(1996)[10]证明可抢占式两阶段HFS 调度问题,以最小化Makespan 为目标,第1个加工阶段有两台并行机床,第2个加工阶段有一台机床的情况下(F 2(P 2,1)|prmt |C max ),是一个强NP–难(NP–hard in the strong sense)问题.Yang (2010)[11]证明,对于包含两个加工中心,第2个加工中心的机床有指定分配(dedicated machines)约束的HFS调度问题(F 2(P 2k =1)|prmt |C max ),是一个一元NP–完全(unary NP-complete)问题.Yang(2015)[12]证明第1个加工中心包含机床指派约束,以最小化总流经时间为目标的两阶段HFS 调度问题(F 2P 2d,1∥∑C j )是NP–难问题.针对m 个加工中心的HFS 调度问题,Quadt 和Kuhn(2007)[13]证明带有批加工(batch)、工件跳跃的HFS 调度问题(F m ,P m k =1|skip ,batch |¯F ,cost)是NP–难问题.Ruiz 等(2008)[14]证明包含机床可用约束(machine availability)和工件跳跃(job skipping)约束的混合柔性流水线问题(hybrid flexible flowline problem,HFFL)(F m ,P mk =1|skip ,rm ,lag ,S sd ,M j ,prec |C max )是一个NP–难问题.文[15]证明了最小化滞后惩罚(tardiness)目标的HFS 调度问题(F m ,P mk =1|skip |¯T)是一个NP–难问题.文[16]针对带有多处理器加工的HFS 调度问题(F m ,P mk =1|size ij |C max ),其中,(F m ,P mk =1)表示并行机器加工环境,size ij 表示多处理器加工特性,C max 表示最小化Makespan 目标,证明其是一个强NP–难问题.Naderi 等[17]证明带有序列相关准备时间约束,以最小化平均流经时间(flow time)和平均推迟时间(tardiness)为目标的多阶段HFS 调度问题(F m ,P m k =1|S sd |¯F ,¯T )是NP–难问题.Tavakkoli-Moghaddam 等(2009)[18]证明带有加工阻塞(block)、工件跳跃的HFS 调度问题(F m ,P mk =1|skip ,block ,reentry |C max )是NP –难问题.Jungwattanakit 等第11期李俊青等:时间约束混合流水车间调度问题综述2277(2009)[19]证明带有准备时间约束,最小化makespan和交货日期惩罚的HFS (F m ,P mk =1|S sd ,r j |αC max +(1−α)¯U)是NP–难问题.文[20](2009)证明带有有限缓冲区的HFS 问题(F m ,P m (k =1)|buffer |¯F )是NP–难问题.3带有限等待时间约束HFS 调度问题无等待或有限等待约束表示工件在不同加工阶段之间有限等待时间或不允许等待.在实际工业生产中,譬如钢铁生产过程中,铁水必须在一定温度范围内进行加工,工件的等待时间是有限的或者无等待加工,该类问题在近年来得到了广泛关注.按照上述三元组定义方式,该类HFS 调度问题可以定义为F Hm |((P M )k )m k =1,limit −wait |C max或F Hm |((P M )k )m k =1,nwt |C max ,其中:limit −wait 表示有限等待约束,nwt 表示无等待约束.图3给出了无等待约束HFS(HFS with no-wait,HFS–NW)示意图.图3无等待约束HFS 示意图Fig.3Chart of HFS with no-wait constraint目前,针对带有限等待时间约束HFS 调度问题的主要文献共20篇,如表1所示.表1无等待约束HFS 问题文献分析表Table 1Literature about the HFS with no-wait constraints方法问题文献启发式方法F 2(1,P m )|nwt |C max[25]改进的遗传算法F m ,P mk =1|nwt |C max ,∑E j [29]启发式方法F m ,P m k =1|prec ,nwt |C max[40]拉格朗日松弛算法F m ,P mk =1|M j ,nwt |∑w i C i [34]约束规划方法F H |k |,(P M (j ))|K |j =1|nwt |C max[30]离散粒子群算法F m ,P mk =1|M j ,nwt |C max [37]离散粒子群算法F m ,P m k =1|M j ,nwt |C max[28]遗传算法F 2(1,P m )|nwt |C max[24]粒子群优化算法F m ,P m k =1|nwt |C max[31]混合粒子群–NEH 算法F m ,P m k =1|prmu ,nwt |C max[32]改进的拉格朗日松弛算法F m ,P mk =1|prmu ,r j ,nwt |∑w j F j [35]分支界定方法F 2(1,P m )|nwt |C max[22]改进拉格朗日松弛算法F m ,P mk =1|nwt |C max[36]L 型切面的求解算法F 2(1,P m )|limit −wait |cost [26]遗传算法+模拟退火算法F 2(1,P m )|prmu ,brkdwn ,nwt |C max[21]模拟退火+人工免疫系统算法F m ,P mk =1|nwt |∑w j E j [38]两种混合整数线性规划模型F 2(P D m ,P m )|nwt ,limit −idle |C max [23]人工免疫系统算法F 2(1,P m )|prmu ,nwt |C max[27]元启发式方法F m ,P mk =1|prmu ,limit −wait |C max ,∑T j ,∑F j [116]多项式时间逼近算法F m ,P mk =1|nwt |C max[33]按照问题规模、求解算法、问题应用等进行分类如下.1)问题规模.按照求解问题的规模,求解有限等待时间约束HFS 调度问题的文献可以划分为两阶段和多阶段问题.2278控制理论与应用第37卷文献分析可见,目前有7篇文献针对两阶段HFS–NW问题求解:①针对两阶段小规模问题:文[21]考虑工件数规模为3∼10,并行机床数规模 12,共计33个算例进行测试.文[22]测试了工件数规模为10∼20,并行机床数规模为2∼10,共计16个算例.文[23]生成并测试了工件数量10∼30,并行机床数量为2∼10的小规模算例.②针对两阶段大规模问题:文[24]构建了工件数规模为10∼200,并行机床数规模为2∼10,共计24个算例进行测试.文[25]则考虑了某一个阶段只有一台机床,测试算例规模中工件数范围为30∼1100.文[26]考虑了工件数量20个,并行机床数量2∼4个的小规模问题.文[27]考虑分别测试了工件数量为10/20/50的小规模算例和工件数量为100/250/500的大规模算例.上述针对两阶段HFS–NW文献基本采用确定性或启发式方法.针对多阶段HFS–NW问题,按照算例规模划分:①小规模算例HFS–NW.文[28]考虑了工件数为6∼100,3个加工阶段,并行机床数量 20,共计20个问题进行试验测试.文[29]求解钢铁生产中炼钢–精炼–连铸–轧制4道工序,12个工件,每道工序3/3/2/2台并行机的问题.文[30]针对某钢厂调度问题,考虑了工件数为{15,25,35},阶段数2∼4,加工机床数3∼5,共计27个问题进行试验测试.文[31]针对高速磁浮列车调度,测试了19个分区,每个分区并行轨道数为1或2,列车数为10辆的算例.文[32]针对3种实例,12个工件,加工阶段数为3或4,并行机床数量为2或3的小规模算例进行测试.文[33]在OR算例库的基础上,生成并测试了工件数20/30,10个加工阶段,3台并行机床的HFS–NW问题.②大规模HFS–NW问题.文[34]针对工件数规模为20∼100,阶段数和每阶段机器数为2∼4的共计360个问题进行测试.文[35]针对工件数为20∼100,阶段数2∼4,加工机床数2∼4,共计24个问题进行试验测试.文[36]在工件数为40∼100,阶段数2∼4,加工机床数3/4,共计24个算例开展测试.2)求解算法.在求解算法方面,目前求解HFS–NW问题主要包括确定性算法、启发式方法、元启发式方法等.其中确定性算法包括CPLEX对模型MIP求解、基于约束规则的策略[30]、拉格朗日松弛算法[34–36]、L型切面法[26]等.针对HFS–NW的启发式策略主要包括Johnson方法、改进Johnson方法、最长加工时间(longest process-ing time,LPT)、大–小规则(large-small rule,LSR)、大–中规则(large-medium rule,LMR)、最小偏差(least deviation,LD)、改进的Gilmore and Gomory、贪心启发式[25]等策略.求解HFS–NW问题的元启发式方法主要包括遗传算法(genetic algorithm,GA)[24]、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法[28,33,37]、人工免疫算法(artificial immune system,IAIS)[27]等.近年来,算法混合在一定程度可以形成算法优势互补,从而提升算法求解能力.针对HFS–NW问题,算法混合主要包括:①元启发式方法和启发式规则相结合方面:文[24]采用遗传算法,并结合包括Johnson方法、改进Johnson方法、LPT、LSR、LMR、LD等在内的6种启发式规则.进一步,文[22]融合上述6种启发式策略和改进的Gilmore and Gomory策略,并结合分支定界提出了一种混合算法.文[31]针对HFS–NW问题特点,设计了一种插入—平移启发式方法,融合工件冲突判断和化解策略,设计了一种混合粒子群算法.文[32]构建了一种粒子群和Nawaz-Enscore-Ham(NEH)启发式规则相结合的混合算法.②多种元启发式混合:典型的包括人工免疫和模拟退火混合[38]、遗传算法和模拟退火混合[21]、遗传算法和帝国竞争混合[39]等.分析上述求解算法可见,在求解HFS–NW问题上,以拉格朗日算法为代表的确定性算法得到了验证,元启发式算法层出不穷,而算法混合已成为近年来求解该类问题的主要算法.3)应用领域.针对实际生产过程中存在的HFS–NW问题:文[29]针对钢铁生产中的冶铸轧一体化调度问题,建模为一类不可中断的、无等待HFS问题,即F F s|m1, m2,···,m r|∑C i.文[40]针对某钢铁公司冷轧厂热处理车间冷卷热处理生成调度中的问题,建立了一类以热罩和冷罩为机床,冷卷为工件的一类无等待HFS,结合问题特性,给出了基于参数排序和值排序的启发式规则策略,以最小化C max.轩华等[34]针对炼钢生产中炼钢、精炼、连铸3个加工阶段中存在的无等待HFS问题,建立了整数规划模型,以最小化总加权完工时间∑w j C j为目标,采用拉格朗日松弛算法进行求解.文[28,37]针对钢铁企业的轧辊热处理调度问题,研究了两阶段及三阶段无等待混合流水车间调度问题,设计了分阶段实现的无等待算法,结合离散粒子群优化算法对建立的整数规划模型进行优化求解,以最小化C max.张其亮等[31]针对高速磁浮列车调度过程中存在的双向无等待混合流水车间调度问题,设计了一种粒子群优化算法,针对无等待约束,提出工件冲突的检测和化解方法,解码过程利用处理时间最短优先策略选择加工机器.文[26]针对半导体后端封装车间中带有瓶颈工序的调度问题开展研究.第11期李俊青等:时间约束混合流水车间调度问题综述2279分析上述关于有限等待约束HFS 调度问题的相关文献可见:①在问题规模方面,目前求解HFS–NW 问题主要分为小、中、大3种规模,最大规模问题中工件数量 500,加工阶段数量一般 4;②求解算法方面,精确算法包括分支定界、拉格朗日等在小规模问题中得到了验证,遗传算法、粒子群优化等在内的元启发算法在求解大规模问题中可以在一定程度上避免组合爆炸问题,而包括元启发式和启发规则的混合、元启发式和精确算法混合等在内的混合算法在近年来得到了深入研究;③应用领域方面,由于实际生产过程,譬如炼钢过程、高速磁浮列车调度等过程中,工艺特殊性要求工件在加工或调度过程有限等待或无等待.因而,HFS–NW 问题存在于大量实际生产过程中,亟待有效算法.4带准备时间HFS 调度问题现实生产过程中,由于工艺约束,机床上不同工件之间需要进行特定的准备工作,譬如,纺织工业中染布工艺,不同颜色的布料加工间隙,需要对设备进行清洗.因而,工件准备时间得到了广泛关注和研究.图4给出了带准备时间约束的HFS (HFS with setup time,HFS–ST)示意图.图4带准备时间约束HFS 示意图Fig.4Chart of HFS with setup time constraint表2列出了近年来HFS–ST 问题相关文献.表2带准备时间的HFS 调度问题文献分析表Table 2Literature about HFS with setup time constraints方法问题文献多项式优化算法F 2(1,P m )|s jk |C max [43]元启发式算法F 2(1,P m )|s jk |C max [41]启发式方法F 2(1,4)|s jk |w j L max[42]免疫算法F m ,P mk =1|s jk |C max[46]元启发式算法F m ,P mk =1|s jk |C max[58]变邻域搜索算法F m ,P mk =1|s jk ,P M |C max[45]免疫算法F m ,P mk =1|s jk ,brkdwn |C max[47]遗传算法F m ,P mk =1|s jk ,brkdwn |C max[48]蚁群算法+模拟退火算法F m ,P m k =1|s jk |∑T j ,∑E j [49]模拟退火算法F m ,P mk =1|s jk |C max[50]随机键遗传算法F 2,P mk =1|s jk ,recrc |C max[44]水流算法F m ,P mk =1|s jk |C max ,∑w j T j[52]遗传算法F m ,P mk =1|s jk |C max[53]免疫算法F m ,P mk =1|s jk ,lag |C max[51]遗传算法+启发式策略F m ,P mk =1|s jk |C max[55]多目标遗传算法F m ,P mk =1|s jk ,uncertainduedates |C max ,∑T j [59]主动调度方法F m ,P mk =1|s jk |C max[56]局部搜索+元启发式方法F m ,P mk =1|s jk |C max[57]多目标优化算法F m ,P mk =1|s jk |C max ,TEC [54]HSSA+OBWOA+DGWOF m ,P m k =1|s jk |∑w j E j ,∑w j T j [111]由表可见,当前研究该类问题的文献有20篇,以下按照问题规模、求解算法、应用领域3个方面对上述文献进行分类分析.1)问题规模.按照求解问题的规模,求解HFS–ST 调度问题的文献可以划分为两阶段和多阶段问题.2280控制理论与应用第37卷针对两阶段HFS–ST问题,在测试小规模算例方面,文[41]测试了800个算例,工件数规模为{2,5,15}.文[42]测试了工件数量为7∼10的164个来自实际标签纸生产数据形成的算例.在两阶段HFS–ST大规模问题中,文[43]考虑工件数从5到100的760个算例.文[44]参照经典算例生成了1215个算例,工件规模为{30,70,100},加工机器规模为{1,2,4}.针对加工阶段数量在2∼8的中等规模HFS–ST问题,文[45]随机生成了工件数在40∼100范围的2430个算例,文[46]测试了工件数在6∼100范围的252个算例.文[47–50]参照经典算例生成了工件数分为{6,30, 100}3种的小、中、大规模共计500个算例.文[51]生成了240个算例,工件规模为3∼100,加工机床数量为1∼10.文[52]考虑了工件规模20∼100,机床规模1∼8多类型算例.文[53]随机生成了240个算例,工件数分为{20,50},机器数1∼3.文[54]针对HFS,参照经典算例进行扩展,考虑了工件数范围为10∼200的不同规模算例.针对加工阶段数量达到或超过10个的大规模HFS –ST问题,文[55–56]随机生成了最多12个加工阶段的算例,工件数分为{50,100,200}3种.文[57]测试了随机生成的60个算例,其中工件数范围为20∼100,每个阶段的机器数量为1∼5.另外,文[58]测试并形成了3类Benchmark算例.第1类算例中每个阶段的机器数为{1,2,3},第2类算例中每个阶段的机器数为2,第3类算例中每个阶段的机器数为3.每一类算例中工件数分为{20,50,100, 200},加工阶段分为{5,10,20},共计1100个算例.上述算例可以在网站(http://soa.iti.es/rruiz)下载并对比测试.2)求解算法.在求解算法方面,目前求解HFS–ST问题主要包括确定性算法、启发式方法、元启发式方法、算法混合等.启发式方法方面,文[42]融合了LPT,SPT等一些启发式方法,设计了9种不同调度规则的启发式策略;文[43]综合了Sule规则,S&G(Szwarc and Gupta, 1987)策略、LPT等多种启发式方法.元启发式方法主要包括变邻域搜索[45]、人工免疫算法[47,51]、遗传算法[48,55,58–59]、水流算法(waterflow like algorithm,WFA)[52]、果蝇优化(fruit-fly optimiza-tion algorithm,FOA)[57]等.算法混合主要包括:①元启发方法与启发式规则相结合方面:文[46]融合Johnson策略、最短处理时间循环规则(shortest processing time cyclic heuristic,SPTCH)和流经时间多点插入启发规则(flow time multiple insertion heuri-stic,FTMIH),并结合免疫算法设计了一种混合方法;文[50]融合了模拟退火算法和SPTCH规则;文[44]基于随机键遗传算法,采用SPT和NEH启发式策略初始化种群;Luo等[55]针对工件按照机床设置和工具不同分类的HFS问题,提出了元启发式算法和启发式规则相结合的混合算法.②多种元启发式混合:文[49]构造了一种多元启发式的混合算法,利用了人工蚁群算法初始化种群,以模拟退火算法作为进化算法和变邻域搜索算法进行局部搜索;文[53]融合了遗传算法和多智能体方法; Pan等[57]提出了6种局部搜索方法和3种基于群的元启发式方法,包括改进的果蝇优化、迁徙鸟群优化和离散人工蜂群优化,并给出了一种协同优化策略.3)问题应用.针对实际生产过程中存在的带准备时间约束HFS 问题:文[42]针对实际标签纸生产过程的调度问题开展了应用研究.Luo等[56]为实际生产问题提出了一种主动调度方法.Mirsanei等[50]针对化工、纺织、印刷板等生产过程中存在的准备时间约束HFS调度问题,以最小化C max为目标,提出了一种改进的模拟退火算法.Hekmatfar等[44]针对在半导体、电器制造、飞机引擎、石油化工等生产过程中的两阶段可重入HFS问题,考虑准备时间约束,以最小化Makespan为目标,设计了一种随机键遗传算法.Pargar等[52]综合考虑人力在工件准备时间中的学习效应,以最小化总加权Make-span和总滞后时间为目标,提出了一种水流算法.分析上述关于带准备时间约束HFS调度问题的相关文献可见:①在问题规模方面,目前求解HFS–ST最大规模问题中工件数量 200,加工阶段数量一般 12;②求解算法方面,多种算法混合,特别是元启发方法与启发式规则结合,以及多种元启发式方法混合,逐渐体现了性能优势.然而,上述文献在问题特征分析、问题骨架设计、模型变量关系挖掘等方面,尚未形成系统的理论成果.③应用领域方面,HFS–ST主要存在于标签纸生产、化工、纺织、印刷板、半导体、电器制造、飞机引擎、石油化工等生产过程中,结合问题特征,发掘更多实际应用价值,值得深入研究.5模糊或不确定加工时间HFS调度问题模糊/随机加工时间约束是不确定环境下调度问题中最常见的工艺约束之一,目前得到了广泛关注和研究.图5给出了模糊加工时间HFS(HFS with fuzzy。
调度车间工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言调度车间作为企业生产的重要组成部分，肩负着协调生产、优化资源配置、提高生产效率等关键任务。
在过去的一年里，我车间全体员工紧紧围绕企业发展战略，认真履行职责，积极进取，取得了显著成绩。
现将我车间一年来的工作情况进行总结，以期为今后的工作提供借鉴。
二、工作回顾1.强化生产调度管理（1）严格执行生产计划，确保生产任务按时完成。
通过优化生产计划，合理安排生产任务，提高生产效率。
（2）加强生产调度协调，确保各生产环节顺利进行。
针对生产过程中的突发事件，及时调整生产计划，确保生产稳定。
（3）完善生产调度制度，提高调度工作效率。
通过建立健全调度管理制度，规范调度流程，提高调度工作效率。
2.优化资源配置（1）根据生产需求，合理调配生产设备，提高设备利用率。
（2）加强原材料采购管理，确保原材料质量，降低生产成本。
（3）优化人员配置，提高人力资源利用率。
3.提高生产效率（1）开展生产技术攻关，提高生产设备性能，降低故障率。
（2）加强生产现场管理，提高现场作业效率。
（3）推广先进生产技术，提高生产效率。
4.加强安全管理（1）严格落实安全生产责任制，确保生产安全。
（2）加强安全教育培训，提高员工安全意识。
（3）开展安全隐患排查治理，消除安全隐患。
5.强化团队建设（1）加强员工培训，提高员工综合素质。
（2）开展团队活动，增强团队凝聚力。
（3）关心员工生活，营造和谐的工作氛围。
三、工作亮点1.生产任务完成率高。
在过去的一年里，我车间生产任务完成率达到了98%以上，为企业发展做出了积极贡献。
2.生产成本降低。
通过优化资源配置、加强原材料采购管理等措施，我车间生产成本降低了5%。
3.设备故障率降低。
通过开展生产技术攻关、加强设备维护保养等措施，我车间设备故障率降低了10%。
4.员工满意度提高。
通过加强团队建设、关心员工生活等措施，我车间员工满意度提高了15%。
四、存在的问题1.生产计划执行不够严格，有时出现计划调整不及时的情况。
基于进化计算的多目标流水车间批组调度问题
05
参考文献
参考文献
[1] 张明, 胡明, 王胜春, 等. 基于混合 遗传算法的柔性作业车间批调度优化 [J]. 组合机床与自动化加工技术, 2019, 5: 159-163.
[2] 王凌, 王莉莉, 张涛. 基于粒子群优 化算法的批调度问题求解[J]. 计算机 集成制造系统, 2018, 24(5): 10991113.
针对不同规模的工件和机床数量的问 题进行了实验，结果显示基于进化计 算的批组调度在处理大规模问题时仍 能保持较好的性能。
04
结论与展望
研究成果总结
进化计算在多目标流水车间批组调度问题上的应用取得了显著的成果，成功地解决了传统优化方法 难以处理的复杂问题。
通过引入多种进化算法，如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等，实现了对多目标流水车间批组调度 的优化，提高了生产效率、降低了能耗和减少了生产成本。
案，同时考虑多个相互冲突的目标函数。
02
基于进化计算的多目标流 水车间批组调度算法
算法框架
初始化
创建随机解群体
适应度评估
评估每个个体的适应度
选择操作
根据适应度选择个体进行繁殖
算法框架
交叉操作
通过交叉操作产生新的个体
选择下一代
根据适应度选择新个体进入下一代
变异操作
通过变异操作产生新的个体
终止条件
可扩展性
评估算法在处理大规模问题时的性能。
实验结果及分析
01
解的质量比较
对比了基于遗传算法和基于粒子群优 化算法的批组调度结果，发现基于进 化计算的批组调度在完成时间和总加 工时间上均有所优化。
02
鲁棒性分析
针对不同的订单和机床配置，实验结 果显示基于进化计算的批组调度具有 较好的鲁棒性。
标准混合流水车间调度问题研究
标准混合流水车间调度问题研究标准混合流水车间调度(Hybrid flow-shop scheduling prcibkm, HFSP),也称柔性流水车间调度是普通流水车间调度的推广，工程应用背景很强.广泛存在于化工.冷金、纺织、机械、半尋体、物流、建造、造纸等工业领域［卸。
本文所要研究的背景企业的生产模式就可以归结为HFSP。
它綜合了普通流水年间和井行机两种调度的特点，求解难度更大。
因此'研究标准HFSP不仅具右重要的理论意义，而且对生产也有很高的实际价值.普通来说'标准混合流水车间调度问题可以按照如下方式描述：郡个工件在包含m个阶段的流水线上进行加工。
每一个工件都要挨次通过m个吟段，每一个阶段至少包含一台加工机器并旦至少有一个阶段包含多台机器，同一阶段上的各机器加工工序相同，工时可不相同。
各工件的各道工可在相陥阶段的任何一台机器上进行加工.任意时刻各工件至多在一台机器上加工，且每台机器同时只能如工一个工件。
工件的任何一道工序在加工过程中不允许中断。
己知每一个工件在各个阶段不同机器上的加工时间，要求确定工件的工先后顺序和每-阶段上的机器分配情况，使得某个性能指标最优.图3一1给出了HESP问题的图例，其中假设有时个阶段，每一个阶段上有台机器。
3.2模型构建(1)参数定义心工件的数日；工件加工阶段的数目言N广阶段丿•上的机器数目C：工件i在工序，上的加工时间；S/工件，在工序丿上的开始加工时间： C 广工件j 在工序/上的结束加工时间；:工件总完工时间 〔2＞变量定义J0工件i 未被安排在第w 个位置加工"一h 工件，•被安丼在第*个位置加工心‘，…”_ JO 工件诔在工的上的第k 台机器上加工 滋’〔I 工件J 在工的上的第k 台机器上加工0工件i 未在工的上的第左台机器上第/顺位加工 1工件i 在丄序/上的第*台机器上第/顺位加丄 (3) 目标函数minj nminmaxQsCziCaz …,d} (4) 约束条件(3.1)(3.2)Z^=l i=】2…,〃W-1(33)(3 4)(35) £乩＞叽坊21丿=12…,他(3.6)沖=1 j = 12・.・M ：J=l ・2..・.5(37) 1 =S 〃 +。
混合流水车间调度问题研究综述
串行的 m 台机器
表 ２ 扩展 HFSP 的分类及定义
cm
国
和 机 器 分 配 ,来 优 化 某 项 或 多 项 性 能 指 标 . 图 １
或多个工位有并行机器
串 行 的 c 个 工 位,每 定的加工路径
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械
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器.HFSP 需 要 根 据 各 阶 段 上 工 件 的 加 工 顺 序
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问题
定了算法设计,因此,本文根据不同的阶段数和并
了不同类型算法 的 优 势 和 不 足,并 指 出 HFSP 测
厂约束的 分 布 式 HFSP 和 考 虑 生 产 环 境 约 束 的
所示.混合流水车 间 是 流 水 车 间 和 并 行 机 环 境
号
公
众
车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述
车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述l 引言生产调度是CIMS 研究领域生产管理的核心内容和关键技术，车间作业调度问题(JSSP)是最困难的约束组合优化问题和典型的NP 难问题，其特点是没有一个有效的算法能在多项式时间内求出其最优解． 现代经济日益强化的竞争趋势和不断变化的用户需求要求生产者要重新估价生产制造策略，如更短的产品生产周期和零库存系统等，而JSSP 生产环境最适宜满足现有经济和用户的需求． 利用有限的资源满足被加工任务的各种约束，并确定工件在相关设备上的加工顺序和时间，以保证所选择的性能指标最优，能够潜在地提高企业的经济效益，JSSP 具有很多实际应用背景，开发有效而精确的调度算法是调度和优化领域重要的课题．研究JSSP 问题最初主要采用最优化方法，但计算规模不可能很大，且实用性差．近年来，基于生物学、物理学、人工智能、神经网络、计算机技术及仿真技术的迅速发展，为调度问题的研究开辟了新的思路． 本文根据JSSP 问题的大量文献，对研究理论与方法进行系统的分类并介绍这一领域的最新进展，讨论进一步的研究方向．2 JSSP 问题的一般框架2．1 问题描述JSSP 问题可描述为：m 台机器(用集合()m j j M M 1==表示)加n 个工件(用集合|()ni i J J 1== 表示)，每个工件包含由多道工序组成的一个工序集合． 工件有预先确定的加工顺序，每道工序的加工时间t 在给定的时间每个机器只能加工一个工件，并且每个工件只能由一台机器处理． 不同工件的加工顺序无限制，工序不允许中断；要求在可行调度中确定每个工序的开始时间ij s 使总完工时间max C 最小，即(){}M M J J t s C C j i ij ij ∈∈∀+==,:max min )min(max *max 求解满足以上条件的工件加工顺序即构成JSSP 调度问题．流水作业调度问题(FSSP)是JSSP 问题的特殊形式(即所有工件有相同的加工工序)． 此外目标函数可选取等待时间、流程时间和延期时间的平均值或者最大值等，或多个目标组合形成的多目标问题．2．2 JSSP 的模型表示2．2．1 整数规划(IP)模型整数规划模型由Baker 提出，需要考虑两类约束：工件工序的前后约束和工序的非堵塞约束． 用jk t 和 jk c 分别表示工件 j 在机器k 上的加工时间和完工时间．如果机器h 上的工件加工工序先于机器K （用k h J J <表示），则有关系式jh jk jk c t c ≥-；反之，如果h k J J <，有jk jh jh c t c ≥-。
故障条件下柔性流水车间调度问题
故障条件下柔性流水车间调度问题故障条件下柔性流水车间调度问题1、相关定义1.1、遗传算法的基本概念遗传算法是一种直接搜索的优化算法,它产生的依据是生物进化论以及遗传学说。
因此,在该算法中会涉及到生物进化论与遗传学中的一些概念。
这些概念如下所示: (1) 基因:基因是一个DNA 片段,它是染色体的主要组成部分,控制着生物性状, 是遗传物质的基础。
(2) 染色体:染色体是基因的物质载体,它有基因型和表现型两种表示模式。
(3) 种群:种群就是个体的集合。
其中个体是带有染色体特征的实体。
(4) 种群大小:种群大小等于种群中的个体数。
(5) 适应度:适应度就是个体能够适应环境的程度。
适应度是衡量种群中个体优劣程度的一个数量值。
18 长安大学硕士学位论文(6) 选择:达尔文的―物竞天择、适者生存‖法则说明,在自然环境中,对周围的生存环境适应能力强的个体生存下来的机会比较大,同时把其优良的性状遗传到下一代的机会也比较大。
遗传算法中选择操作的目的就是选择优良的个体,让它们作为父代直接遗传到下一代或者经过交叉、变异操作遗传到下一代。
(7) 交叉:交叉操作的目的是为了产生新的个体,更适应周围的生存环境,它有利于种群的进化。
(8) 变异:任何物种的性状在自然进化过程中都不是一成不变的,它会随着生存环境的变化而变化。
变异操作就是效仿生物的变异而设计的,它是产生新个体的一种辅助方法,同时它也促使遗传算法拥有一定的搜索能力。
1.2、多目标优化的基本概念多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problem)也可以称为是向量优化或多标准优化问题。
多目标的优化问题可表示为:在一个可行域的范围内,首先利用决策变量组成向量,使该变量能够满足所有的约束条件,从而得到多目标函数组成的最优化向量。
这些构成最优化向量的多个目标函数间往往是此消彼长的。
在一般情况下,多目标的优化问题是由决策变量、目标函数以及约束条件构成的, 而这三者是由函数关系联系起来的。
具有特殊约束的流水车间成组调度问题
算法优化与改进探讨
算法优化
针对现有遗传算法在求解具有特殊约束的流水车间成组调度问题上的不足，提出了一种改进的遗传算法，通过 引入多目标优化策略和操作时间预测模型，提高了求解质量和求解效率。
改进策略
改进的遗传算法包括三个主要步骤：1）对初始种群进行选择和交叉操作；2）对生成的个体进行变异操作；3 ）对生成的个体进行选择操作，选择出最优的个体进行下一轮迭代。同时，引入操作时间预测模型，根据历史 操作时间信息预测当前操作的完成时间，以便更好地安排操作顺序。
03
具有特殊约束的流水车间 调度问题
问题描述
描述问题的特点
具有特殊约束的流水车间调度问题是一类复杂的组合优化问题， 其约束条件包括工艺顺序、时间窗、资源共享等。
定义问题的具体参数
问题的参数包括工件集合、机床集合、操作集合、工艺顺序、时 间窗、资源共享等。
建立数学模型
通过建立数学模型，将问题转化为可求解的形式。
问题建模与求解思路
问题建模
通过建立数学模型，将问题转化为可求解 的形式。常用的建模方法包括线性规划、 整数规划、动态规划等。
求解思路
针对具有特殊约束的流水车间调度问题， 常用的求解方法包括遗传算法、模拟退火 算法、蚁群算法等。这些方法通过不断迭 代搜索，寻找问题的最优解或近似最优解 。
04
算法设计与实现
我们还将进一步深化对流水车间成组调度问题的本质和规律的理解和研究，以推动该领域的发展和进 步。
感谢您的观看
THANKS
比较了三种算法：遗传算法（GA）、模拟退火算法（ SA）和粒子群优化算法（PSO）在解决具有特殊约束 的流水车间成组调度问题上的性能。
结果分析
通过计算各种算法的求解时间、收敛速度、最终解等指 标，发现遗传算法在求解质量和求解效率上具有较好的 平衡，模拟退火算法求解质量稍差但收敛速度较快，粒 子群优化算法求解质量较差但求解效率最快。
典型车间调度问题的分析与研究
典型车间调度问题的分析与研究车间调度问题是生产管理中的一项重要工作，它主要涉及到如何合理安排生产设备和人力资源，以达到生产效率最大化、生产成本最小化的目标。
针对这一问题，研究并应用优秀的调度方法成为了不少企业的重要工作。
本文将就车间调度问题进行分析与研究。
一、车间调度问题的概述车间调度问题是指在生产过程中，按照一定的生产计划安排生产设备和人力资源，使生产任务按照优先级、数量、时间等条件得到合理分配和完成的问题。
为了保证车间的运转效率，减少生产成本，车间调度问题研究至关重要。
车间调度问题又可分为离线调度和在线调度两种。
离线调度是指在生产开始前，根据生产计划和生产任务要求进行生产设备和人力资源的优化调度。
车间调度专家一般使用数学规划、综合评估等方法，对不同的生产任务进行优化分配，并得出最优方案。
这种方法需要详细的数据和具体的生产计划。
但是，离线调度方法对于生产任务的变化响应速度较慢，只适合对于进口、出口生产任务较少或没有的企业或工厂。
在线调度是指在生产过程中，根据得到的实时数据和应急情况进行生产设备和人力资源的优化调度。
在线调度是适用范围最广的调度方式，但对调度操作员和调度模型的要求都较高。
在线调度不仅需要高效的调度模型，还需要实时准确的数据支持。
但在线调度的优点在于具备较高的灵活性，能够快速调整生产流程，满足不同时间段内的需求。
二、车间调度问题的研究内容车间调度问题的研究内容主要包括生产任务的优化分配问题、生产设备调度问题、人力资源调度问题及不同生产任务之间的冲突问题等。
生产任务的优化分配问题是指在生产过程中，根据不同的生产任务的优先级、数量、时间等条件，合理分配不同的生产任务，并选择合适的车间设备和人力资源来协调任务的完成。
甚至需要在紧急任务出现时，能够对现有生产任务进行及时调整。
生产设备调度问题是指在生产过程中，根据车间的生产需求来合理分配生产设备，使设备能够满足不同的生产任务要求。
生产设备的调度方法一般有两种：静态调度与动态调度。