摘要：在自动分拣仓库中,多载量自动导引小车(AGV)具有强运输能力,但其多载量特征也增加了调度与路径规划的复杂性。针对多载量AGV调度与路径规划的协同优化问题,以最小化最大搬运完成时间为目标,建立了该问题的混合整数线性规划模型,并提出一种聚类协同优化算法。算法首先定义了包裹相似度,设计聚类算法划分包裹组,使每个包裹组可由多载量AGV在一次作业中完成分拣;进而针对问题的多决策特征,设计协同进化遗传算法对包裹组进行指派和排序,并将无冲突路径规划算法引入到协同进化遗传算法的解码方案中,用以搜索最优路径并解决多AGV路径冲突,从而实现了多载量AGV调度与路径规划的协同优化。通过不同问题规模的仿真实验验证了所提算法的高效性和稳定性。

摘要：连铸机故障问题不仅需要考虑设备指派和时间调整,而且涉及浇次计划的修复,是炼钢-连铸生产中一类复杂的扰动事件。本文针对该问题提出浇次计划修复策略,以最小化总等待时间和调度前后偏差的加权总惩罚为目标,建立了混合整数规划模型,结合问题联合决策及模型变量的特征,提出了遗传算法和粒子群算法相混合的协同进化算法。在算法中,设计了初始启发式修复策略和基于冲突炉次动态修剪解空间策略,提出了前向正推和反向逆推相结合的双向解码方式,并设计了混合协同进化算子,继而利用调整变量对钢材质量产生了不同程度的影响,设定了变量调整次序和基于柔性浇铸时间的可行性处理策略。最后,通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。

摘要：针对无关并行机类型的混合流水车间成组调度问题,在考虑序列相关准备时间的情况下,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数线性规划模型,结合问题特征提出一种改进的候鸟优化算法。算法对工件组间排序、各工件组内工件间排序、各工件组在各阶段上并行机指派3个子问题进行统一编码,基于负载均衡思想和改进的先到先得策略将染色体解码为问题的可行解;根据编码特征设计了不同的邻域搜索机制来构造邻域结构,并提出一种协同优化的邻域解生成策略。通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析,验证了所提算法的高效性和稳健性。

摘要：加热炉生产是影响热轧机组利用率和轧制计划质量的重要环节之一.通过分析加热炉对热轧生产的影响,抽取板坯标准在炉时间和出炉温度这两个关键因素,建立热轧板坯轧制计划的整数规划模型,并提出自适应邻域搜索算法.在算法中设计约束满足策略、自适应搜索策略和反向学习邻域搜索策略.约束满足策略针对目标特征和加热炉因素设计两种值选择规则,用于生成高质量初始解;自适应搜索策略能够自主选择邻域结构和终止邻域搜索,有效优化邻域结构选择方式和算法收敛速度;反向学习邻域搜索策略基于反向学习技术增强解空间多样性,提高全局搜索能力.基于实际生产数据设计多种规模的实验,通过实验验证了算法的有效性.

摘要：研究了一类带有序列相关准备时间和阶段间运输时间的混合流水车间成组调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数线性规划模型,结合问题特征提出一种协同进化文化基因算法.算法采用置换序列的方式对工件组间调度、各工件组内工件间调度以及各工件组在各阶段上并行机的指派3个子问题进行统一编码,基于负载均衡思想和改进的先到先得策略将染色体解码为问题的可行解;进化过程中采用多种遗传算子执行全域搜索,并设计了一种基于破坏和重新构造的协同进化局部搜索策略.通过不同问题规模的数据实验和与对比算法的比较分析,验证了所提模型和算法的有效性.

摘要：针对铁路枢纽网络结构复杂、列流图绘制工作难度大的特点,研究铁路枢纽列流图的自动编制算法.根据铁路枢纽内车站连接方向多,列流线在站内交错衔接疏解困难的特点,为车站接入点引入状态矩阵,利用状态变量记录列流线在车站区域的分布状态.以列车类型作为一级排序,相同类型按列流径路从长到短的次序铺画列流线,借助指示线段实现列流量的标注.采用所提算法开发了枢纽列流图编制软件,基于枢纽网络图和列车流矩阵,通过人机交互定义车站及连接线布局,实现列流线的快速编制与信息标注.通过实例证明了算法的有效性和可行性.

摘要：合理优化牵引接触网维修计划是确保电气化铁路电力稳定输送、系统高效运营的重要前提条件之一。本文构建以系统可靠性为约束条件的、基于维修费用最小的接触网维修计划优化模型。考虑到接触网系统中设备连接关系,设计了基于单设备维修计划优化的启发式求解算法流程,提出基于系统可靠性分析的牵引接触网维修计划调整方法。以某牵引供电分区实际调研数据为基础开展案例研究,验证所建模型及求解方法的有效性和适用性。

摘要：探讨了城市轨道交通列车节能运行控制问题,提出了一种分段目标速度控制策略,将目标速度的大小、调速范围和里程范围作为控制参量,建立了定时约束下的列车节能运行优化模型.设计了一种双重惩罚机制的实数编码遗传算法求解模型,对列车晚点和非节能方案进行惩罚以提高算法收敛速度.仿真分析表明,该方法得到的目标速度控制方案较好地适应了线路条件,有效地避免了列车在下坡道的制动调速,与启发式算法得到的运行结果相比,案例中不同富裕时分程度下的优化方案平均节能率22.2%.

摘要：人员柔性可以为生产系统的人员安排、人机配合带来可配置的灵活性,是生产系统应对波动制造环境的有效途径。为了分析波动环境下人员柔性对于生产系统的影响,提出了考虑学习遗忘效应的人员柔性仿真研究。首先,采用离散事件和智能体混合建模的方法构建了生产系统的仿真模型,给出了模型框架、生产者智能体的行为逻辑和学习—遗忘模型。其次,定义了仿真模型的输入参数,提出了生产周期、系统柔性和团队学习水平等评价指标,设计了仿真对比实验方案。最后,选取某典型离散生产系统进行了人员柔性的仿真研究。仿真结果表明:提高人员柔性将导致团队学习水平的降低以及学习水平稳定性的提升;柔性较低的生产团队在中低水平的波动环境下生产周期更短,而高柔性的生产团队在剧烈的环境波动下生产周期更短;在系统柔性指标上,高柔性生产团队的表现显著优于中低柔性生产团队。

摘要：针对实时动态环境下自动化分拣仓库中多自动导引小车(AGV)任务指派和路径规划的协同调度问题,以最小化加权总搬运完成时间为目标建立了混合整数线性规划模型,并提出一种集中与分散决策相结合的在线协同调度算法。算法通过集中决策实时统筹仓库系统的全局信息,并将AGV视为具有决策能力的智能体(Agent),基于分散决策策略,由各AGV自主接收实时仓库信息并确定搬运任务和行走路径。为支持AGV决策,设计了基于优先规则的指派算法和基于栅格阻塞度的路径规划算法,实现了多AGV任务指派和路径规划的协同优化,并解决了多AGV间的冲突和拥堵。通过不同规模的仿真实验验证了所提算法的有效性。