摘要：生产调度、装车组合与交通拥塞是影响预制构件制造企业生产运营效率及成本的重要主客观因素,如何在考虑交通拥塞时变特性的情况下有效集成生产调度与工件装车组合方案是预制构件制造企业迫切需要解决的问题。针对该集成优化问题,首先以最小化总提前拖期惩罚和车辆运输费用之和为目标,建立了预制构件生产调度与工件装车组合集成优化数学模型。随后为降低问题求解困难,通过深入分析问题解结构特点,提出了一种基于自适应多邻域协同搜索的果蝇优化算法(AMNCS-FOA)。其主要特点是:设计了一种带有插零操作的集成决策编码方式用于表示生产调度和工件装车组合方案;在算法的嗅觉搜索阶段,基于组内交换、组间交换、组内插入和组间插入四种邻域构造,提出了一种自适应概率邻域选择策略;在视觉搜索阶段,为提高算法全局搜索能力,以一定概率接受劣解作为种群中心进一步执行迭代搜索。计算结果显示,AMNCS-FOA算法在求解该集成优化问题时具有更快的收敛速度以及更好的求解质量。与预制构件制造企业常用的规则启发式方法相比,提出算法在求解质量上具有不低于13%的平均改进率,有望显著增加预制构件企业净利润并提高客户满意度。

摘要：为优化装配式建筑预制构件生产调度问题,从生产供应的角度对预制构件生产流程进行分析,同时考虑生产过程中的资源约束,构建了以生产完工时间和惩罚成本为目标的预制构件生产调度数学模型。设计了一种新颖的多目标混合共生生物搜索算法对模型进行求解,以合理安排预制构件的生产顺序和资源配置,达到降低成本、提高生产效率的目的。通过装配式住宅项目的一个实例验证了模型和算法的有效性。

摘要：在预制构件实际生产过程中,通常一个订单中包含多个工件。为满足客户交货期和方便管理,来自同一订单的工件需要连续生产,就需要解决订单间调度与订单内调度的联合优化问题(JOP_IOSIOS)。该问题是比传统流水线调度问题更为复杂的问题,是典型的NP-hard问题。为解决该问题,通过对工序约束、订单间、订单内约束等的深入分析,基于准时制生产模式,以最小化总提前和拖期惩罚费用为目标建立了混合整数规划模型。鉴于问题的复杂性,基于分解与协同进化框架,提出一种有效的协同进化混合遗传—离散差分进化算法(CoHGA-DDE)。其主要思想是首先构造订单间调度种群和订单内调度种群,然后对两个种群分别采用离散差分进化策略和遗传进化策略,并通过两个种群之间的交互作用来提高各自性能。为验证协同进化框架和CoHGA-DDE的有效性,设计了协同进化遗传算法(CoGA)、协同进化离散差分进化算法(CoDDE)、遗传算法(GA)、离散差分进化算法(DDE)、和迭代贪婪(IG)算法。对不同规模订单进行测试,计算结果显示,与GA,DDE和IG相比,协同进化方法具有更好的求解质量和鲁棒性,而在协同进化方法中,CoHGA-DDE具有最好的求解质量和鲁棒性。与实际预制生产过程中常用的启发式方法相比,CoHGA-DDE具有显著的平均改进率,有望降低生产成本、提高准时交付率和保证施工进度。