作业车间调度问题及其研究概况
作业车间调度问题及其研究概况
柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究
第15卷第8期计算机集成制造系统 Vol.15No.82009年8月 Computer Integrated Manufacturing Systems Aug.2009 文章编号:1006-5911(2009)08-1592-07 收稿日期:2008207208;修订日期:2008209201。Received 08J uly 2008;accepted 01Sep.2008. 基金项目:国家863/CIMS 主题资助项目(2007AA04Z190,2008AA042301);国家自然科学基金资助项目(50835008,50875237)。Found ation i 2 tems :Project supported by t he National High 2Tech.R &D Program for CIMS ,China (No.2007AA04Z190,2008AA042301),and t he National Natural Science Foundation ,China (No.50835008,50875237). 作者简介:魏 巍(1982-),男,辽宁沈阳人,浙江大学CAD &CG 国家重点实验室博士研究生,主要从事产品配置优化、产品信息建模、多目标 优化和先进制造技术等研究。E 2mail :boyweiwei @https://www.wendangku.net/doc/4a18898595.html, ;+通信作者E 2mail :fyxtv @https://www.wendangku.net/doc/4a18898595.html, 。 柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究 魏 巍1,谭建荣1,冯毅雄+1,张 蕊2 (1.浙江大学流体传动及控制国家重点实验室,浙江 杭州 310027; 2.华晨金杯汽车有限公司,辽宁 沈阳 110044) 摘 要:针对各工件目标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化数学模型。针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto 进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto 综合最优解。最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题。 关键词:柔性车间调度;多目标优化;遗传算法;强度Pareto 进化算法中图分类号:TP278 文献标识码:A Multi 2objective optimization method research on flexible job shop scheduling problem W EI Wei 1 ,TA N J ian 2rong 1 ,F EN G Yi 2x iong +1 ,Z HA N G Rui 2 (1.State K ey Laboratory of Fluid Power T ransmission &C ontrol ,Zhejiang University ,Hangzhou 310027,China ; 2.Shenyang Brilliance J INB EI Automotive Corporation Limited.,Shenyang 110044,China ) Abstract :To solve the multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling ,the multi 2objective sched 2uling optimization model ,namely the cost 、quality and term ,was constructed.While the traditional genetic algo 2rithm which combined random weigh could not solve the multi 2objective scheduling optimization problem commend 2ably.An improved strength Pareto evolutionary algorithm was employed to optimize the multi 2objective optimization model parallelly.As a result ,the optimal schema of flexible job shop scheduling was presented in the form of Pareto optimal sets.At last ,an instance related with the project in the air separation equip industry was given to prove that the proposed method could solve multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling effectively.K ey w ords :flexible job shop scheduling ;multi 2objective optimization ;genetic algorithm ;SPEA2 0 引言 柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem ,FJ SP )是指带有机器可选柔性的车间调度问题。相对经典作业车间调度问题,FJ SP 突破了资源唯一性限制,每个工序可由多个不 同的机器完成,更加符合实际的生产环境。因此,研 究FJ SP 具有重要的理论价值和应用意义。 在处理FJ SP 问题上,文献[1]提出分布法,其基本思想是将机器分配问题和调度问题分开考虑,以降低FJ SP 问题的复杂性。文献[2]～文献[4]分别采用贪婪法、模拟退火算法和禁忌搜索法对FJ SP 问题进行优化求解。文献[5]在遗传算法框架的基础上,通过加权系数法将多目标问题转化为单目标
数学建模--车间作业调度问题
一、二维背包问题 一维背包问题讨论的背包问题只有一种限制，即旅行者所能承受的背包的重量（亦即重量不能超过a （kg ）.但是实际上背包除受重量的限制外，还有体积的限制，这就是不但要求旅行者的背包的重量M 不能超过a （kg ），还要求旅行者背包的体积V 不能超过b （m3）,我们把这样的问题称为“二维背包问题”。 它的状态变量有两个因素:一个是重量，一个是体积。 二维背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i 件物品所需的两种代价分别为i a 和i b 。两种代价可付出的最大值（两种背包容量）分别为a 和b 。物品的价值为i c 。 模型： 11 1 max . ,1,2,3...n i i i n i i i n i i i i c x st a x a b x b x z i n ===≤≤∈=∑∑∑
例题 码头有一艘载重量为30t ，最大容为12×10m 3的船，由于运输需要,这艘船可用于装载四种货物到珠江口，它们的单位体积,重量及价值量见下表: 现求如何装载这四种货物使价值量最大。 1 1 1 max .,1,2,3...n i i i n i i i n i i i i c x st a x a b x b x z i n ===≤≤∈=∑∑∑ 可用动态规划来解决 1.设x i （i=1,2,3,4）分别表示装载这四种货物的重量， 2.阶段k ：将可装入的货物按1,2,3,…n 排序，每个阶段装一种货物，（共可分为四个阶段） 3.状态变量： 1k S +和1k R +，表示在第k 阶段开始时，允许装入的前k 种货物的重量与体积。 状态转移方程： 11k k k k k k k k S S a x R R b x ++=-=- ()(){}111,max ,j k k j k k j j f S R f S R c x -++=+，表示在不超过重量和体积的前提下，装 入前j 中货品的价值。（j=1,2,3,4）
作业车间调度模型
基于WSA算法的作业车间低碳调度方法研究 1.1 引言 本章主要研究了以最大化完工时间和能耗指标为目标的作业车间低碳调度模型的求解方法。首先，建立了多目标作业车间低碳调度模型；然后基于Pareto 支配理论，设计了一种高效的MODWSA算法获得满意的Pareto非支配解；最后，设计了一套测试算例，将MODWSA算法与其它经典多目标算法进行比较分析，验证了MODWSA算法的优越性。在本研究中，作者完成了两项工作：首先，构建了一个新的多目标作业车间低碳数学模型；其次，设计了一种高效的MODWSA算法获得满意的Pareto非支配解。 1.2 作业车间低碳调度模型 本章研究的作业车间低碳调度问题可描述如下：对给定的n个工件及k台机器，一个工件的加工需要经过m道工序，每道工序允许在特定的机器上加工，任意一台机器在任意一个时刻仅能加工某一工件的某一道工序，并且一个工件只能在其上道工序完成后下一道工序才能开始加工[插入文献]。 考虑机器的准备时间，准备时间与同一机器上相邻两工件的加工顺序相关，并且机器的启动和工件的加工是相连的。对应于不同工序，机器具有不同的速率档位进行加工，并且可以进行调节。从能耗的角度来看，机器有四种不同的状态：加工状态(机器在加工工件)，启动状态（机器在准备加工一个新的工件），待机状态（机器处于空转中），以及关机状态（机器被关机）。通常情况下，当机器在较高速率运作时，工件的加工时间会被缩短，但是相应的能耗会增加。因此本问题以最大化完工时间和能耗指标为目标，由于本章所研究问题的特点，该问题要比传统的作业车间调度问题要复杂的多。在该问题中，其它设定如下： ●工件在车间里被连续加工。也就是说，加工过程不能被中断。 ●机器允许有空闲时间，并且各阶段间具有容量无限的缓冲区。 ●当有第一个工件在机器上加工时，机器开机；当在该机器上加工的所有工件 加工完毕后，机器关机。 ●机器速度在工件加工过程中不能进行调整。 1.2.1 混合整数规划模型 为了提出问题的数学模型，根据上面对问题的描述，我们首先定义了下面的相关数学符号。
基于文化遗传算法求解柔性作业车间调度问题
第16卷第4期计算机集成制造系统 Vol.16No.42010年4月 Computer Integrated Manufacturing Systems Apr.2010 文章编号:1006-5911(2010)04-0861-06 收稿日期:2009204220;修订日期:2009209216。Received 20Apr.2009;accepted 16Sep.2009. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)。Found ation item :Project supported by t he National Natural Science Foundation , China (No.70771008,70371057). 作者简介:李铁克(1958-),男,吉林长春人,北京科技大学经济管理学院教授,博士生导师,主要从事先进制造管理、生产计划与调度、智能算 法等的研究。E 2mail :tiekeli @https://www.wendangku.net/doc/4a18898595.html, 。 基于文化遗传算法求解柔性作业车间调度问题 李铁克,王伟玲,张文学 (北京科技大学经济管理学院,北京 100083) 摘 要:在分析柔性作业车间调度问题特性的基础上,提出了一种采用主群体空间和信仰空间的双层进化结构的调度算法。该算法采用优良调度方案的知识信息构成信仰空间;提出一种二维矩阵的集成编码;基于工序顺序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子在主群体空间进行传统的遗传操作;通过具有自学习特点的相似性选择算子,使子代更好地继承父代的优良特征。通过典型算例的计算实验,表明算法在计算效率和求解质量上均具有较好的效果。 关键词:柔性作业车间调度;文化算法;遗传算法;选择算子中图分类号:TP301.6 文献标志码:A Solving flexible Job Shop scheduling problem based on cultural genetic algorithm L I Tie 2ke ,W A N G Wei 2ling ,Z HA N G Wen 2x ue (School of Economics &Management ,University of Science &Technology Beijing ,Beijing 100083,China )Abstract :Based on the analysis of the characteristics of Flexible Job Shop Scheduling (FJ SP )problem ,the double 2layer evolution scheduling algorithm with f rame population space and belief space to solve FJ SP was proposed.This algorithm adopted usef ul knowledge of excellent scheduling schemes to form belief space.A two 2dimensional matrix integrated coding was put forward.Traditional genetic operations were conducted in f rame population space among two effective crossover operators and mutation operators ,which were designed on the basis of the integration of ma 2chine assignment and operation sequence for the genetic algorithm.By selection operators with similar self 2learning char 2acteristics ,son 2generations inherited excellent characteristics from parent 2generations.Experimental results indicated that the proposed algorithm outperformed the current approaches in computation efficiency and solution quality.K ey w ords :flexible Job Shop scheduling ;cultural algorithm ;genetic algorithm ;selection operator 0 引言 柔性作业车间调度问题(Flexible Job 2shop Scheduling Problem ,FJ SP )是经典作业车间调度问题(Job 2shop Scheduling Problem ,J SP )的扩展[1]。在J SP 中,仅考虑工件具有唯一确定的加工工艺路线的情况。而在FJ SP 中,每道工序可以在多台机器上加工,工件具有可选择的加工路线,并且在不同机器上加工所需的时间不同,因此FJ SP 比J SP 更 接近实际制造环境,是实际生产中亟需解决的一类调度问题。 FJ SP 不仅需要确定工件的加工顺序,还要确定某道工序由哪台机器加工。因此,FJ SP 是比J SP 更为复杂的N P 2hard 问题,一般不存在有效的多项式算法[2]。现有的研究方法主要分为精确算法、启发式规则[3]和元启发式算法(如模拟退火、遗传算法(Genetic Algorit hm ,GA )等)[4]。其中精确算法无法对大规模FJ SP 进行有效求解;启发式规则求解
生产调度综述
生产调度 求助编辑百科名片 生产调度室 生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，生产环节多，协作关系复杂，生产连续性强，情况变化快，某一局部发生故障，或某一措施没有按期实现，往往会波及整个生产系统的运行。因此，加强生产调度工作，对于及时了解、掌握生产进度，研究分析影响生产的各种因素，根据不同情况采取相应对策，使差距缩小或恢复正常是非常重要的。 目录 工作作用 主要内容与基本要求 机构和分工 调度工作制度 生产调度工作的基本内容 展开 编辑本段工作作用 综述 生产计划和生产作业计划编制出来之后，还仅仅是纸上的东西，要组织计划的实施，把纸上的计划变成现实的可供销售的产品，就需要一个部门去组织实现这项任务，这就是生产调度。 保证生产过程顺利运行 编制生产计划和生产作业计划，无论考虑多么周密，安排如何具体，也不可能预见到实际生产过程中的一切变化。实际生产过程中，情况十分复杂，千变万化，有局部的，也有整体的；有内部的，也有外部的；有工艺方面的，也有设备方面的；有主观因素，也有客观因素。这些问题一旦出现，小则造成生产被动，大则造成生产过程中断，生产停车，计划难于完成。生产调度就是要及时了解掌握这些影响因素。组织有关部门、有关人员处理解决这些不平衡因素，消除隐患，以保证生产过程长周期安全运行，保证生产计划和生产作业计划按要求实现。如果没有生产调度夜以继日的指挥调度，要想及时解决生产过程中随时出现的矛盾，维持生产过程的正常运行，是不可能的。 收集生产动态和有关数据 生产调度不仅要组织实现生产计划，而且在组织生产过程中，有许多工艺、设备、
制造业车间作业计划与调度研究
制造业车间作业计划与调度研究 车间作业计划（Production Activity Control，PAC）是依据主生产计划（MPS）而编制的具体执行工作方案，它把车间的生产任务落实到每个人、每台设备上，是车间组织生产的依据，也是企业管理中最重要的部分。PAC的实施贯穿于生产系统的各道工序，受很多因素的制约。随着生产规模的扩大和复杂程度的提高，PAC的实施与调度也出现了一些问题。本文应用车间作业调度方法，针对当前PAC与调度中存在的问题进行研究，为企业提供优化的生产作业排序和车间作业调度策略，从实践与理论方面提升PAC及其调度水平，以提高制造系统的运行效率，增强企业的市场竞争力。 PAC与车间调度的内涵与特点 PAC系统是一个高度复杂的系统，它有效地综合了机械、信息、网络等资源。制定PAC是为了使生产设备、物料、人员和信息四者匹配，实现车间均衡、协调、持续生产。在PAC生产执行过程中，决策部门需要根据车间的生产能力及其它资源的使用等反馈情况不断地调整PAC，而调整计划贯穿于企业生产活动的全过程。因此，要最大限度地发挥生产系统的柔性潜力，满足市场需求。 1.1 PAC与车间调度的界定与内涵 PAC的编制包括确定操作顺序、分配资源和制定期量标准等。PAC与车间调度问题是一个典型的任务集，包括资源集、约束条件集、性能指标集。其中，资源集包括人员、设备、工具和材料等，而每台设备可以完成一种或多种作业，不同设备能完成的作业集可能相同也可能不同；约束条件集用以规定生产过程中需要的条件，如任务的优先级、每个作业要求完成的时间、资源的能力、生产工艺、质量标准等；性能指标集用以规定生产过程中需要优化的目标，如生产周期、在制品量、订单交货期、资源利用率和生产成本等。每一个任务都包含一组需要执行的作业序列（工序），而这些作业序列需要占用系统的机器、工具等资源，并且必须按照一定的工艺顺序执行。 调度的目标是为作业合理分配资源，为每一个加工对象合理安排具体的加工顺序、路径、时间、制造设备资源和操作等，使内部和外部约束条件被满足，其中内部约束主要为企业的资源约束、能力约束和生产过程中的技术约束等；外部约束主要为订单规定的时间要求和品质要求等，同时使大部分生产性能指标得到优化。在有限产能、库存容量及资源的约束下，通过优化配置生产资源来提高PAC的可实施性以及生产过程的可计划性、可控性。而车间作业调度与控制则是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键环节。 1.2 编制PAC的特点 在编制PAC过程中应考虑其如下特点： （1）实用性。以在制品加工进度为基础编制工序能力计划，使PAC紧跟生产现场，达到计划编制与生产节拍的和谐统一。PAC计划期短、计划内容具体、计划单位小等，具有可操作性强。 （2）合理性。综合上级计划、在制品进展情况、工序周期、工序时差和剩余工作量等因素，通过合理地排程方法，达到满足交付和有效利用资源的目的。
基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究
基于深度强化学习的柔性车间调度问题现代研究 摘要本文针对多目标柔性作业车间调度问题进行研究，分别以机器总负荷和设备利用率为性能指标，建立了多目标柔性作业车间调度模型。由于传统的企业调度算法忽略了历史数据的价值，在实时事件发生后不能快速响应支持，同时为了迎合“智慧工厂”的趋势，提出了一种适用于柔性作业车间调度的深度强化学习方法，实现了从状态输入到行为输出的直接控制。最后，通过实验案例验证了该方法在解决多目标柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。 关键词柔性作业车间调度；深度强化学习；状态编码；多智能体 前言 近年来，市场中定制化服务已经成为一种普遍需求，“随需应变”的理念得到了企业管理者的高度重视。柔性生产是指通过先进制造设备来实现多品种、小批量的生产方式，其主要优点是增强了制造企业的灵活性和应变能力，提高了设备利用率。柔性作业车间调度问题（Flexible job-shop problem，FJSP）是传统作业车间调度问题的重要扩展，是目前车间调度问题的研究热点。 与传统的作业车间调度问题相比，柔性作业车间调度问题减少了机器能力约束，是更为复杂的NP-hard问题。目前的相关研究主要集中在算法效率改进[1-3]、问题实际化[4-7]、优化目标扩展[8-10]三个方面。在柔性作业车间调度问题上一般采用两种方法求解：启发式方法和集成方法[11]。问题实际化的研究主要通过加入更多生产相关约束，使得问题模型更加贴近实际生产。许多学者在上述三个方面进行了深入的研究，但是他们对于企業过去的生产调度历史数据并没有进行关注，忽略了其价值。 随着“中国制造2025”的提出，智能制造成为推进该项战略的重要举措。智能制造包括了智能制造技术和智能制造系统。深度强化学习作为一种端对端的感知与控制系统，为构建智能化的生产调度系统提供了重要指导和有效支持。 本文针对柔性作业车间调度问题，以最小化机器总负荷和最大化设备利用率为目标。通过对生产状态的编码，将每个工件构建为一个智能体。采用多智能体Actor-Critic算法，使得工件智能体学习彼此协作，为求解多目标柔性作业车间调度问题提供一种智能化的方法。 1 多目标柔性作业车间优化建模 1.1 问题描述 nm的FJSP问题可以描述为：一个拥有m台机器的加工系统，加工处理n 个工件。其中每个工件包含一道或者多道工序，每道工序可以在一台或者多台机器上进行加工处理，且相对应的加工时间取决于所分配的机器能力。对于该类问
生产调度工作内容
生产调度工作内容各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 编号 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 一）、在与客户沟通时要明确如下之全部内容，保证急时、准时、准确、保质、保量的情况下，将货品安全送到目的地，避免因与客户沟通不细致，遗漏注意事项，导致货品出现误时、误工的现象，从而影响客户的正常安排。 二）、在与客户沟通时要，主动向客户问清，客户所需货品的规格、型号、单价及质量要求，向客户询问清楚有无其他交代及送货注意事项，包括相关资料、资质及其它未尽事项。 三）、在与客户沟通时，要主动向客户询问清楚，到货的具体时间、接货人的联系方式及接货地点的详细位置，绝对禁止出现例如：上午、中午、下午等
含糊不清的时间表达方式，时间上要具体点。 四）、在与客户沟通时，主动向客户提醒，希望客户尽量提前24小时安排用货计划，以便于车辆的安排，如未提前报，客户又着急的情况下，以满足客户的要求为原则，加班加点完成任务，使客户满意。五）、生产调度在派发运输车辆时，必须做到提前安 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 排切割，提前安排。 六）、对待客户的无理要求，我们要做到不气、不急，以柔克刚、合理周旋，没办法处理的，可以推脱与上级沟通再做处理，避免冲突。 七）、在对待客户的苛刻要求时，我们要做到不急、不气，向客户耐心解释，不允许对客户有不礼貌的现象，避免与客户争执，要耐心沟通，无法解决时向上级领导汇报，希望客户耐心等待。 八）、要向司机师傅交代清楚，发货
出发前要与客户提前联系，告知客户具体的到货时间及其它事宜，在送货途中，如有特殊情况，要告知司机与客户随时联系，保证司机、客户、调度随时沟通，以便于客户安排。 九）、生产调度主动在送货结束后，应急时收回相应送货单或货款，避免单据及货款不及时现象。十）、生产调度要主动告知，在我单位合作送货的车辆几司机师傅，须按如下工作流程进行送货。 生产调度工作流程工步4-1 补充内容 十一）、在实际工作中如有新问题出现，随时发展改进我们的工作标准，及时增加工作内容。 生产调度 生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，
求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法
第15卷第7期计算机集成制造系统 Vol.15No.72009年7月 Computer Integrated Manufacturing Systems July 2009 文章编号:1006-5911(2009)07-1383-06 收稿日期:2008 06 18;修订日期:2008 10 13。Received 18June 2008;accepted 13Oct.2008. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)。Fo undation item:Project supp orted by the National Natural Science Fundation, Ch ina(N o.70771008,70371057). 作者简介:崔健双(1971-),男,河北衡水人,北京科技大学经济管理学院副教授,博士,主要从事生产调度算法理论及应用、安全电子商务的研 究。E mail:cuijs@manag https://www.wendangku.net/doc/4a18898595.html, 。 求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法 崔健双,李铁克 (北京科技大学经济管理学院,北京 100083) 摘 要:采用传统的关键邻域搜索方法求解作业车间调度问题时,往往容易陷入局部极值而且难以跳出。为此,提出了一种具有动态调整能力的全局邻域交换策略,该策略有可能产生大量的不可行调度,需要一种筛选方法加以过滤。证明了一个新的邻域交换性质,利用该性质可以对所得调度方案作可行性约束判定,从而有效地过滤掉不可行调度。在此基础上,提出了一种求解作业车间调度问题的算法。最后,取不同规模的Benchmar k 问题算例对该算法进行测试,结果表明,无论从解的质量还是计算时间都取得了较好的效果。 关键词:邻域结构;关键路径;作业车间调度;邻域交换;调度算法中图分类号:T P18 文献标识码:A Global neighborhood algorithm for Job Shop scheduling problem CUI J ian shuang,LI T ie ke (Scho ol of Economic M anag ement,U niversit y of Science &T echno lo gy Beijing,Beijing 100083,China)Abstract:T r aditional cr itical neighbor ho od alg or ithms fo r Jo b Shop scheduling problem w ere easily t rapped into local optimal and hardly to escape.T o deal w ith t his pro blem,a g lo bal neig hbo rhoo d swapping st rateg y wit h dynamic adapatability w as pr oposed.H ow ever,this new strateg y mig ht possibly induce infeasible so lutio ns.T hus,a new pr oposition concerning the neig hbor hood sw apping str ategy w as presented and pr ov ed,w hich could be used to v erify whether a neighbor ho od swapping w as accept able or not.Based on this g lo bal neig hbo rhoo d st rateg y,a new alg o r ithm w as develo ped and tested by a gr oup of benchmark instances.T he r esults indicated that the new algo rithm ob tained satisfactor y results both on solut ions quality and computat ion time. Key words:neig hbo rhoo d structur e;crit ical path;Job Sho p scheduling ;neighborho od sw apping;scheduling alg o rithms 0 引言 自从20世纪50年代以来,调度问题相关理论及其应用技术的研究已经发展成为一门重要的学科,从经典的单机调度、并行机调度、车间调度发展到后来的多目标调度、随机调度和模糊调度等内容。调度问题成为从事运筹学、人工智能学和应用数学等学科领域的学者们关注的焦点,相应的应用领域在不断地扩大。随着问题研究的深化,人们对解决 调度问题的难度有了进一步的认识,发展了关于调度算法的有效性和计算复杂性理论,并且证明出许多调度问题包括多数作业车间调度问题(Jo b Shop Scheduling Problem,JSP)都是NP 完备问题[1]。JSP 是利用一组有限资源对一批有限任务在满足给定约束条件下求解最优目标函数的一个复杂的组合优化问题,也是迄今为止人们研究最多、研究成果最丰富、但仍未得到根本解决的问题之一。事实表明,有些NP 完备问题存在有限时间内的可行解,
车间生产管理方法
管理知识—车间生产管理方法 车间生产管理是对生产车间生产活动的计划、组织和监控，是和车间生产有关的各项管理工作的总称 A．生产管理过程组织 (1)生产过程步骤 包括生产技术准备过程、基本生产过程、辅助生产过程、生产服务过程。 (2)生产过程组织 在进行生产过程的时候，要求生产过程要*连续、*平行、*协调、有节奏，保证经济性。生产过程组织目的是在于合理*科学地安排生产计划，做到人力和物力都不会浪费。。从总体以上提高生产效率，减少生产周期，降低生产成本，更减少资金的占用，按期，保质，保量的完成生产计划。 B．车间生产计划编制 车间的生产计划编制是组织车间各项生产，完成生产任务，指导车间生产活动的重要工具。其工作内容有： (1)制定合理先进的质量及工作标准。 (2)制定班组和工作场地每月以内的生产作业计划。 (3)核算和平衡车间内部的生产能力。 (4)要对生产调度、进度管理、在制品管理、作业核算、生产作业统计及分析做好合理的控制。 (5)提出生产技术组织措施计划。 C．车间生产监控 车间生产监控，是对车间生产过程中执行作业计划时进行的监督，检查，调节和校正等工作。车间生产控制的主要工作有生产调度，作业核算和作业分析。 (1)生产调度 生产调度是根据车间生产计划的要求，对生产中各个环节的生产投入和生产进度进行检查，督促和协助的工作。。。。。做好调度的工作是完成车间作业计划的关键。调度工作要有健全的制度，包括值班制度、报告制度、会议制度、现场调度制度等。 (2)作业核算 包括产品及零件的出产量和投入量、完工进度、各环节完成的工作任务，生产人员以及设备的利用率等。 (3)作业分析 作业分析是在对生产控制的要求，记录，核算后的工作*总结，分析指标完成情况，进行信息反馈，使之作为生产活动和调度的依据。。。 D．成组技术的应用 成组技术也叫群组技术，是一种建立在以相似性原理为基础的合理组织生产技术准备和产品生产过程的方法。 成组技术即是对车间所有零件，按几何形状(轴、盘、箱体、齿轮等)、尺寸、加工方法(车、铣、刨、磨、钳等)、精度要求(普通、精密、高精)、毛坯种类(棒、板、管、铸件、锻件等)等分类系统进行零件的分类编码和划分零件组，用以准备生产和组织生产。成组技术的生产组织形式有： (1)成组工艺中心 组织一些结构相似的零件在某一设备上统一加工。 (2)成组生产单元 组织一组或几组工艺相似的零件进行统一的工艺路线配备和布置设备。
作业调度器综述及问题2
分布式系统Hadoop作业调度器及其问题的讨论 Hadoop是Apache基金会下的一个分布式系统基础架构，它最核心的两个部分：分布式文件系统HDFS，存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件；由NameNode和DataNode 组成；分布式计算引擎MapReduce，由JobTracker和TaskTracker组成。 Hadoop使得用户可以在不了解分布式系统底层细节的情况下，轻松地根据自己的业务需求，开发出分布式应用程序。在Hadoop的实际应用中，往往存在多种应用共用Hadoop 的情况，例如： ?生产性应用：数据分析、统计计算等； ?批处理应用：机器学习等； ?交互式应用：SQL查询等。 因此，在Hadoop集群中，可能同时运行多道作业，不同类型的作业，作业之间可能还存在依赖关系，那么，这种情况下该如何保证整个集群计算资源得到充分的利用呢？这就要求有一个作业调度器，来保证在整个集群内有效地进行作业的调度与执行过程。 Hadoop作业调度器的设计采用的是插件机制，即作业调度器是动态加载的、可插拔的，同时第三方可以开发自己的作业调度器替代Hadoop默认的调度器。目前，Hadoop的作业调度器主要有以下三个： ?FIFO Scheduler：采用一个FIFO队列进行调度，在其基础上Hadoop还提供一个扩展的调度器，可以对每个job的tasks总数作限制；优点是实现非常简单、调度 过程快；缺点是资源的利用率不高。 ?Capacity Scheduler：采用多个队列，每个队列分配一定的系统容量，空闲资源可以动态分配给负荷重的队列，支持作业优先级；优点是支持多作业并行执行，提 高资源利用率，动态调整资源分配，提高作业执行效率；缺点是用户需要了解大 量系统信息，才能设置和选择队列。
基于改进遗传算法的柔性作业车间调度
第39卷 第7期2007年7月 哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报 J OURN AL OF HARBI N I NSTI T UTE OF TECHNOL OG Y Vo l 139N o 17Ju.l 2007 基于改进遗传算法的柔性作业车间调度 席卫东1,2 ,乔 兵1 ,朱剑英 1 (1.南京航空航天大学民航学院,南京210016,E 2m ai:l x wdn@j 163.co m;2.远东控股集团,江苏宜兴214257) 摘 要:应用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,针对柔性作业车间问题的特点提出了一种新颖直观的双子串基因编码方法,并设计了独特的交叉和变异算子,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复和重建过程,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度是有效的.关键词:柔性作业车间;遗传算法;作业车间调度中图分类号:TP18;TP 273 文献标识码:A 文章编号:0367-6234(2007)07-1151-03 A genetic a lgor ith m for flexi b le job shop schedu li ng based on t wo 2sub str i ng gene cod i ng m ethod XIW e i 2dong 1,2 ,Q I A O Bing 1 ,Z HU Jian 2ying 1 (1.The College of C i vil Avi atio n ,N an ji ng University of Aero nauti cs and Astronautics ,Nanji ng 210016,Ch i na ,E 2m a i:l x wdn@j 163.co m;2.F ar EastH oldi ng Gro up Co .,LTD ,Y i xi ng ,214257China) Abstr act :A novel genetic algorithm f or solvi n g flexi b le job shop scheduling prob le m is elaborated .An intui 2ti v e gene cod i n g method ,called t w o-substri n g gene cod i n g ,and a spec ial cross operator aswell as a mutation method are proposed .By doing tha,t the repa iring process to va lida te the schedu le gene is successf ully can 2ce lled .The co mputer si m u lations are carried out and the results are worked ou t to sho w the eff ecti v eness of the proposed a l g orithm.K ey w ord s :flexi b le j o b shop;genetic algorithm ;j o b shop schedu li n g 收稿日期:2005-04-29. 作者简介:席卫东(1967)),男,博士研究生; 朱剑英(1937)),男,教授博士生导师. 作业车间调度问题(JSSP :Job Shop Schedu 2li n g Prob le m )通常出现在工业制造环境中,为了完成一个作业,必须按顺序在若干台机器上处理一系列不同工序,并且同时有若干个作业需要完成,管理人员必须根据作业的生产方式和工艺要求设计一个调度表,以获得某种生产指标的最优化,如加工周期最短、设备利用率最高等. 在古典作业车间调度中约定,任一工序只能由指定的某台设备加工,而在柔性作业车间调度(FJSSP :Flexible JSSP)中,则允许工序由一个机床集合中的任意一台加工,这更符合实际的生产状况,调度的目的是将工序分配给各机床,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化.FJSSP 比JSSP 更为复杂,因为FJSSP 不但 需要确定所有工序在所有机器上的安排,而且还要确定每一台机器上工序的序列. JSSP 已被证明为NP-hard 问题 [1] .由于它的 高度并行性和重要的实际意义,学者们对其进行了广泛的研究,并提出了许多算法.这些算法可以分为下面几类:启发式方法、人工智能方法、最优化方法和近似最优法 [2] .近年来,对于这类具有高度 并行性和复杂性的问题,学者们提出了一些非经典、非线性的求解方法,获得了很好的效果 [3] ,如神 经网络算法、模拟退火算法、遗传算法等.其中,由于遗传算法(GAs)良好的全局搜索性能、内在的并行处理能力及其在解决TSP 一类组合优化问题方面的成功应用,引起了JSS P 研究人员的重视,Gen and Cheng [4] 提供了一个很好的关于G As 应用于JSSP 研究的综述并提出了若干JSSP 遗传算法,但是对于应用G A s 解决FJSSP 却未做研究.基于上述分析,本文试图采用遗传算法来解决FJSSP .