摘要：针对流水车间环境下受交货期影响的订单投放问题,通过建立以最小化总惩罚成本为目标的整数规划模型,对单个计划期内的订单投放和订单排序进行联合决策。针对问题的特点,提出改进的修复式约束满足算法(MRCS)对模型进行求解。算法结合问题的求解目标,采用改进的NEH(MNEH)算法产生初始解,基于惩罚函数的思想设计适应度函数,并定义了新的变量表示形式以及新增、变换、替换三种变量调整操作;在修复解过程中,考虑到解的冲突具有双重性,采用概率选择方式选择修复冲突变量集合,并设计了基于最大惩罚优先原则(PLP)的变量选择方法实现冲突最小化。实验结果表明,改进的修复式约束满足算法是能够在有限时间内实现订单投放总惩罚成本优化的一种有效方法。

摘要：提出一种基于迁徙鸟群优化的流水车间重调度算法。为保证初始种群的高效性和多样性,首先按照静态调度最好解的编码排列产生一个个体,然后随机生成其他个体。根据不同重调度事件,设计了不同的重调度方案。同时,算法中设计了有效的邻域结构和快速邻域搜索机制以提高应对突发事件的处理能力和稳定性。另外,采用基于权重的双目标求解策略,确保重调度结果在原计划可接受范围内变化。通过与迭代贪婪(IG)算法进行性能比较验证了提出的算法在求解质量上具备良好的性能。

摘要：针对流水车间批调度问题,提出一种基于群智能算法的求解思路。结合问题具体特点,给出工件集合的分批策略,设计了将Palmer和Best Fit(BF)分批规则相结合的分批方法;在批排序阶段,提出了一种改进的微粒群算法;在粒子初始生成阶段,通过引入NEH启发式算法改进了粒子的初始化质量;在全局最佳位置更新前,通过变邻域搜索优化了算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进后的算法优于传统的微粒群算法和NEH启发式算法。

摘要：热处理是模具生产过程的瓶颈工序。在由淬火和回火两道工序组成的模具热处理柔性流水车间中,工件存在材料类型、到达时间、交货期、重量和优先级差异。在存在差异工件和不相容工件族的条件下,以最小化加权总拖期量为调度目标,提出两种改进启发式算法和一种新的构建启发式算法。并构建另一种典型规则算法对比说明所提算法的有效性。通过大量实验数据验证,结果显示新的构建启发式算法有较好的运算性能,满足企业实际应用需求。

摘要：在过去的20多年中，NEH算法一直被认为是解决以最小完工时间为目的的流水车间问题的最好启发武算法，该算法在实际的工件调度中也得到了广泛的应用。近年来，在对流水车间工件调度问题的研究过程中，也有不少的启发式算法被提出，但是，这些算法提出的大多是对NEH算法的继承和改进，算法性能的提升并不明显。在对流水车间调度问题充分分析和研究的基础上，提出了一种全新的启发式算法，该算法引入任意两个工件的相对位置对于完工时间的影响比较机制，有效提高了算法效率和性能。仿真实验表明，新算法的性能和稳定性均优于包括NEH算法在内的经典和常见的构造型启发式算法。

摘要：资源柔性涉及到从一个生产进程到另一个生产进程进行动态分配资源单元的能力,从而体现应对瓶颈的反应能力。当前的研究证明在连续机和并行机环境下,有效地利用完全资源柔性能够有效改进经营业绩。文中研究的是针对劳动力的柔性,提出了相应的部分柔性度量的数学模型。文中研究了部分资源柔性分配额的形式,可以按照这个形式进行劳动力的分配。本文对于流水车间劳动力如何交叉训练(即部分柔性的程度)与有效改进经营效益的管理问题给出了一个有意义的衡量标准。

摘要：许多制造企业从大规模制造转向大规模定制,采用按订单生产的策略,由于时间限制只能选择部分订单;在流水车间中,订单排序会影响所选订单的完工时间,因此产生了订单选择和排序集中优化的问题.对于双机器流水车间中的订单选择和排序问题,提出了一个混合整数规划的数学模型,在CPLEX优化软件中实现了模型算法.通过算例验证了该模型的逻辑正确性;设计了数据实验,结果显示订单规模不超过40个时,模型可在较短时间内得到最优解.对于订单规模更大的问题,设计了启发性算法,得到的订单选择和排序方案对应的利润值与最优值约只差4.52%.最后,对订单选择和排序集中决策相比单独决策获得的额外收益进行了测算.

摘要：流水车间的作业排序（Ｆｌｏｗｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）问题是生产管理与组合优化领域研究的重要课题。禁止搜索（ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ）算法对于这类问题具有较强的寻优能力。本文针对流水车间的作业排序问题设计了一种禁止搜索算法的实现形式，通过大量的算例分析表明，该算法具有良好的寻优性与运算效率。

摘要：文章针对分布式装配置换流水车间调度问题,提出一种离散人工蜂群算法,以最小化最大完工时间。首先,提出一种基于随机产品与工件顺序的初始解生成方法。然后,设计一种基于关键路径的种群个体领域搜索策略,并结合锦标赛选择与新型精英保留策略,以达到加速种群收敛的目的。最后,通过变换陷入局部陷阱的种群个体,实现挖掘与探索能力的平衡。研究中基于1710个算例,进行了大量的计算实验,计算结果验证了所提算法的优越性。

摘要：针对流水车间的优化调度问题,本文设计一种自适应遗传算法,可以根据个体的特征值自动调整其交叉概率和变异概率,并用两个经典算例对其有效性进行验证。仿真实验表明,该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,具有一定的工程应用价值。