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机床与液压 2025年

作者：李开心尹瑞雪周鹏贵州大学机械工程学院

新工件到达对调度任务的完工时间和能耗产生显著影响，合理的调度方案能有效降低柔性作业车间的能耗。针对这一问题，首先构建了一个节能调度方案选择模型（Energy Efficiency Scheme Selection Model， EESM），该模型以完工时间、能... 详细信息

新工件到达对调度任务的完工时间和能耗产生显著影响，合理的调度方案能有效降低柔性作业车间的能耗。针对这一问题，首先构建了一个节能调度方案选择模型（Energy Efficiency Scheme Selection Model， EESM），该模型以完工时间、能耗和鲁棒性为优化目标。其次，采用改进的NSGA-Ⅲ算法来求解EESM模型。最后，通过仿真实验验证了所提算法和EESM模型在解决柔性作业车间重调度问题的有效性。实验结果表明，在20组算例的求解中，INSGA-Ⅲ算法表现出卓越的性能，有助于输出高质量的重调度方案。同时，在四种不同的新工件到达扰动场景下，EESM在为节能调度方案的选择提供了有力的决策支持。

关键词：柔性作业车间节能调度新工件到达鲁棒性 INSGA-Ⅲ

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置换流水车间新工件到达干扰管理研究

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石家庄铁道大学学报（自然科学版） 2016年第1期29卷 86-92页

作者：刘亚净赵奇楠王建军大连理工大学系统工程研究所辽宁大连116023 大连理工大学公共管理与法学学院辽宁大连116023

在置换流水加工环境下,以最小化生产流程时间为目标制定的初始加工方案,由于新工件的到达变得不再最优或不可行,为了降低对原始加工方案的影响,在权衡生产成本和扰动成本的情况下,建立双目标重调度干扰管理模型,对初始最优方案进行调整... 详细信息

在置换流水加工环境下,以最小化生产流程时间为目标制定的初始加工方案,由于新工件的到达变得不再最优或不可行,为了降低对原始加工方案的影响,在权衡生产成本和扰动成本的情况下,建立双目标重调度干扰管理模型,对初始最优方案进行调整。针对该模型的特点和问题复杂度,结合微粒群算法强大的全局搜索能力,以及非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得的Pareto解优良的综合性能,提出了一种混合微粒群算法来对问题求解。通过求解经典文献中置换流水车间双目标问题和随机生成的置换流水车间新工件到达问题,结果表明混合算法要优于NSGA-Ⅱ和多目标微粒群算法(MOPSO),同时验证了求解置换流水车间干扰管理问题的有效性。

关键词：干扰管理重调度新工件到达 Pareto有效前沿混合算法

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深度强化学习算法求解动态流水车间实时调度问题

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 1047-1055页

作者：杨媛媛胡蓉钱斌张长胜金怀平昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

本文针对动态流水车间调度问题(DFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种自适应深度强化学习算法(ADRLA)进行求解.首先,将DFSP的新工件动态到达过程模拟为泊松过程,进而采用马尔科夫决策过程(MDP)对DFSP的求解过程进行描述,将DFS... 详细信息

本文针对动态流水车间调度问题(DFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种自适应深度强化学习算法(ADRLA)进行求解.首先,将DFSP的新工件动态到达过程模拟为泊松过程,进而采用马尔科夫决策过程(MDP)对DFSP的求解过程进行描述,将DFSP转化为可由强化学习求解的序贯决策问题.然后,根据DFSP的排序模型特点,设计具有较好状态特征区分度和泛化性的状态特征向量,并依此提出5种特定动作(即调度规则)来选择当前需加工的工件,同时构造基于问题特性的奖励函数以获取动作执行效果的评价值(即奖励值),从而确定ADRLA的3类基本要素.进而,以深度双Q网络(DDQN)作为ADRLA中的智能体,用于进行调度决策.该智能体采用由少量小规模DFSP确定的数据集(即3类基本要素在不同问题上的数据)训练后,可较准确刻画不同规模DFSP的状态特征向量与Q值向量(由各动作的Q值组成)间的非线性关系,从而能对各种规模DFSP进行自适应实时调度.最后,通过在不同测试问题上的仿真实验和与算法比较,验证了所提ADRLA求解DFSP的有效性和实时性.

关键词：流水车间调度新工件到达深度强化学习动态实时调度智能调度

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考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究

考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究

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作者：刘亚净大连理工大学

学位级别：硕士

置换流水车间调度问题(Permutation FlowShop Scheduling Problem, PFSP)在现实中具有深刻的实际背景和广阔的应用前景,是一类经典的组合优化问题。通常情况下,置换流水车间调度问题研究的是在一种理想情况下的生产调度问题,即无任何干... 详细信息

置换流水车间调度问题(Permutation FlowShop Scheduling Problem, PFSP)在现实中具有深刻的实际背景和广阔的应用前景,是一类经典的组合优化问题。通常情况下,置换流水车间调度问题研究的是在一种理想情况下的生产调度问题,即无任何干扰因素的存在,并且假设加工系统参与主体的行为是“完全理性”的。而在现实中,生产加工服务系统往往会受到如机器中断、新工件到达、工件优先级变化等干扰事件的影响,如何以尽量小的成本和扰动,恢复加工系统的正常运行,是管理科学前沿——干扰管理研究所致力于解决的问题。针对生产调度系统中最为常见的一类干扰事件——新工件到达,进行置换流水车间预案-反应式重调度干扰管理研究。此外,行为决策科学研究表明决策主体往往处于“有限理性”状态,风险的未知、信息的不确定性、事物的复杂性、初始目标发生变化都会对主体做出理性决策加以限制,导致理论研究与实践应用严重脱节。鉴于经典生产运作管理研究是建立在人的“完全理性”基础之上,在研究假设上存在缺陷。因此,研究工作围绕置换流水车间干扰管理问题,从参与主体的行为角度,探索扰动度量新方法。最后,建立考虑原目标和扰动目标的干扰管理模型,针对现有求解算法的优势与不足,综合考虑现有算法改进方法,设计问题的求解算法,并进行数值试验验证。论文主要做了以下三方面的研究工作：(1)在置换流水车间加工环境下,针对新到达的工件集这一干扰事件,分析了干扰事件对加工服务系统参与主体——企业管理者、车间工人和客户三方面的影响,设计了基于前景理论的不满意度函数来量化干扰事件带来的影响,并建立双目标干扰管理模型。(2)针对所建立的干扰管理模型,在分析现有智能优化算法的优势与不足基础上,从初始解改进和加强局部搜索两个角度,提出了一种具有一般通用性的算法混合策略,并从两类元启发式算法：基于种群的算法和基于单个解的轨道方法(trajectory methods)中选择具有代表性的算法进行混合算法设计,并利用其对模型进行求解。(3)集成Flowshop国际算例Taillard(Ta)类数据集和随机产生的两种方法生成干扰测试算例,通过对实验结果进行有效前沿多样性、收敛性和平均性能的对比分析,验证了所提出的扰动度量方法的优势以及算法混合策略的有效性。最后,对研究工作进行总结,指出研究不足和未来研究方向。

关键词：干扰管理行为运作置换流水车间新工件到达混合智能优化算法

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面向节能的柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题研究

面向节能的柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题研究

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作者：徐公杰安徽工业大学

学位级别：硕士

柔性作业车间调度问题考虑了机器的柔性,降低了工序对资源的竞争,提高了生产过程的柔性,更符合实际生产环境。传统的作业车间调度问题忽略了工件在机器之间的运输时间,或者假设运输资源无限而忽略了实际运输资源的限制。随着车间智能化... 详细信息

柔性作业车间调度问题考虑了机器的柔性,降低了工序对资源的竞争,提高了生产过程的柔性,更符合实际生产环境。传统的作业车间调度问题忽略了工件在机器之间的运输时间,或者假设运输资源无限而忽略了实际运输资源的限制。随着车间智能化程度的不断提高,车间生产和物流已经从传统的独立运作向综合联动转变,自动导引车(Automated guided vehicles,AGVs)作为制造企业的关键运输设备被广泛应用。考虑有限运输资源的生产调度成为一个难题。此外,由于能源消耗和环境问题,制造企业逐渐向绿色制造转变,如何有效利用资源、减少制造过程中的能源消耗、降低生产对环境的影响,成为制造企业重点要解决的问题。因此,合理的生产调度方案不仅要考虑生产效率相关指标,还需要考虑能耗相关指标。同时,实际的制造系统容易发生各种扰动事件,如紧急插单、机器故障等,增加了车间的复杂性和不确定性。基于此,本文分别从静态和动态两种场景对面向节能的柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题进行研究。本文主要内容概括如下:(1)对面向节能的静态柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题进行研究。在该问题中,除了考虑机器资源之外,还考虑了有限运输资源。具体来说,在调度方案的决策中考虑了多辆AGVs负责工件的运输。该问题有三个子问题需要解决,分别为机器选择、工序排序和AGVs分配问题。针对该问题,首先分析了加工环节与运输环节的耦合关系;然后建立了最小化最大完工时间和总能耗的数学模型,并根据问题特点设计了一种有效的启发式算法进行求解;最后对45组不同规模的算例进行测试,并将测试结果与其他多目标优化算法进行对比,实验结果表明本文设计的启发式算法能够有效解决面向节能的静态柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题。(2)引入新工件到达这一干扰事件,对面向节能的动态柔性作业车间机器和AGVs集成调度问题进行研究。该问题相对比静态调度问题,更加复杂。首先,分析了干扰事件对机器及AGVs的影响;然后根据该调度问题中工序加工顺序约束、加工机器约束和AGVs运输约束建立了以最大完工时间、总能耗和新到达工件完工时间为优化目标的调度模型,并设计了一种多目标重调度算法进行求解;最后根据不同规模算例的仿真实验所得结果证明了本文设计的多目标重调度算法的有效性。

关键词：节能柔性作业车间 AGVs 集成调度新工件到达多目标优化

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