考虑任务排序策略的舰船建造车间虚拟制造单元动态调度

为提高舰船制造系统作业调度的柔性和效率,从车间层的作业计划角度出发,研究周期驱动条件下的虚拟制造单元多阶段动态调度问题并构建了动态调度数学模型。模型中考虑了加工任务动态需求、设备加工能力、负荷平衡、同类设备有多台的情况且提出共享资源协调排序策略,以实现最大完工时间和总物料运输距离之和最小化的目标。运用改进蚁群算法与启发式规则的混合算法进行求解。通过某船厂的实际生产数据验证了虚拟单元动态调度方法的可行性和有效性。     

基于MES的造船企业车间作业调度系统研究

针对目前造船企业车间作业计划粗糙以及作业调度频繁的现状，提出基于MES的造船企业车间作业调度系统。该系统采用逐层细化的六级计划与调度机制，细化作业计划并使其得以有效执行。通过构建人工协同的车间作业调度模型，为车间作业调度提供柔性化方式。通过该系统以实现造船车间生产过程的有序运作和资源优化，提高生产车间的现场管理水平。     

基于整数线性规划方法的舰载机航空保障资源优化调度

[目的]为了优化舰载机航空保障资源调度问题,[方法]根据航空母舰(简称航母)舰载机机群航空保障流程特有的串行、并行、柔性特点以及舰载机的起飞顺序,基于整数线性规划方法,建立航空保障资源优化调度的混合整数线性规划模型,利用CPLEX的混合整数线性规划求解器和改进的差分进化算法对资源调度模型进行求解。然后,以"福特"级航母舰载机出动机群保障流程为例进行仿真计算。[结果]结果表明,CPLEX的混合整数线性规划求解器和改进的差分进化算法均可用于求解,但存在求解精度和收敛速度上的差异,需根据实际出动规模和计算需求对计算方法进行选择。[结论]建立的舰载机航空保障资源优化调度模型可以有效指导航空保障资源的优化调度。     

基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统

针对某船厂管子加工车间的实际情况,采用动态柔性调度技术,构建实时反馈调度模型,建立基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统,把动态连续的调度问题变成分块的静态调度问题,使动态问题静态化.针对调度问题的求解特点,提出基于多种群粒子群的混合遗传算法的任务调度算法.运用上述理论和算法,通过仿真和实际应用,结果表明该实时调度系...     

基于可变机器约束作业车间调度方法研究

机器固定约束作业车间规定加工某道工序的机器仅有一台,不符合车间实际生产情况.针对其局限性,考虑某工序有多台机器可供选择的可变机器约束,建立综合机器使用成本和延期惩罚费用两方面因素的单目标优化模型,提出改进反转变异法、双交叉以及指数衰减法的遗传退火算法,求解可变机器约束作业车间调度问题(variable machine constraints job-shop scheduling problems, VMCJSSP).仿真发现,与传统遗传算法相比,该算法使生产成本节约45%,最小加工等待时间缩短37%;最后,基于该算法对VMCJSSP、机器固定约束问题进行调度仿真.结果表明,相对于机器固定约束,该算法模拟的生产成本降低58%、最小加工等待时间缩短11%,具有求解大计算量车间调度问题的高效性.     

基于启发式算法的连续泊位调度研究

近年来为了提高码头的运作效率,集装箱码头通过运筹优化等手段,对现有资源、设备进行合理的安排与调度,以提高码头的生产作业效率。其中泊位作为集装箱码头最为稀缺的资源,如何合理地利用泊位资源,缩短船舶在港时间是码头生存和发展的根本。文中首先对连续泊位调度进行了定性的分析,介绍了连续泊位调度相对于离散泊位的优势,然后构建一个二维装箱模型,时间横轴表示船舶的到港时间的时间点与作业时间的时间段,空间纵轴表示泊位长度与船舶船长,并设计一种启发式的算法对该模型进行求解最优。最后以通过算例来阐述该种算法的优势。     

基于分层优化策略的一站式保障资源性能指标联合优化方法

[目的]为提高舰载机保障效率,开展一站式保障模式下航空保障资源性能指标的优化设计研究。[方法]建立以最小化保障时间为目标的舰载机甲板作业调度模型,将航母舰面航空保障资源性能指标视为满足区间约束的自变量,构建双层优化模型;基于分层优化策略,采用哈里斯鹰优化算法求解性能指标问题,设计改进的引力搜索算法（GSA）求解甲板作业调度问题。[结果]通过多种典型任务场景的算例仿真,得到了不同出动模式下的最优资源配置方案与保障作业调度方案,验证了求解算法的有效性。[结论]利用所提出的方法可以有效求解一站式保障资源性能指标与保障作业调度的联合优化问题,为一站式保障资源的配置优化提供了一定的理论支撑。     

基于改进禁忌搜索算法的舰载机保障作业调度

[目的]舰载机出动能力是航母综合作战能力的重要指标,而舰载机保障作业调度将直接影响舰载机的出动能力,因此对舰载机保障作业进行合理调度能有效提高航母的作战能力。[方法]通过将舰载机保障作业调度问题转换成车间作业调度问题,建立保障作业调度模型。对传统禁忌搜索算法的初始解、搜索策略和禁忌列表长度进行改进,以减少最大完工时间为目标,提出一种改进的禁忌搜索算法来求解该模型。[结果]通过实验仿真验证了改进的禁忌搜索算法对于舰载机保障作业调度问题的适用性,且该改进算法在计算速度和优化结果方面均优于传统禁忌搜索算法。[结论]改进禁忌搜索算法可以有效地对舰载机保障作业调度问题进行求解。     

基于MOHSSA的组立装焊线混流低碳调度研究

以最小化完工时间、最小化碳排放为目标，建立船舶组立混流生产线低碳调度模型，并提出一种多目标混合麻雀搜索算法进行求解。基于离散问题设计一种二维向量编码方式，利用排序值规则实现连续位置与离散调度之间的转换；采用基于混沌映射和反向学习策略的种群初始化来改善初始解的质量；在保留麻雀搜索算法框架的基础上融合粒子群算法和鸡群算法，同时采取多种混合策略来提高算法的寻优能力；通过算例试验测试和某船厂的生产实例仿真验证了模型和多目标算法的有效性。     

基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法

针对目前我国内河航运船闸调度采用手工编制调度计划方式速度慢、调度水平低、缺乏科学性的现状,通过对单闸多目标调度问题进行建模,并基于改进的SPEA设计了模型求解算法,对船闸调度系统进行优化,为提高船闸通航能力提供了技术支持。     

基于粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计

传统的海上电子工程资源调度方法在数据安全性极高的情况下,资源调度受到限制,其实用性需要进一步提高。为此,提出粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计。根据用户请求将资源转化为资源池,结合实际资源的各项属性设计资源模型,在资源模型上,将资源看作独立的粒子,初始化粒子群,优化加速因子和学习因子,执行粒子群优化算法,输出结果,即为资源调度结果。实验结果表明:设计的粒子群优化算法的海上电子工程资源调度方法任务并发数高、最大资源利用率高,该方法的实用性得到加强。     

基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断

针对柴油机故障诊断问题，提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入（t-SNE）和径向基函数神经网络（RBFNN）的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题，进行自适应加权优化；引入遗传算法（GA）解决果蝇优化算法（FOA）陷入局部最优的问题，将GA-FOA应用于RBFNN参数选取中；采用改进后的RBFNN模型对经自适应加权t-SNE降维的数据进行故障识别。研究结果表明，改进后的算法能明显改善聚类效果，提高故障识别的正确率，具有良好的应用前景。     

基于蚁群算法的舰载直升机维修资源优化调度研究*

针对舰载直升机远航时驻舰周期长、维修任务时间紧、资源有限的特殊性,合理构建舰载直升机驻舰维修模型,建立舰载直升机驻舰维修资源优化调度模型,采用改进蚁群算法进行仿真计算,通过计算验证表明：该算法较好的解决维修过程中出现的资源冲突问题,缩短舰载直升机维修工期。     

面向多约束的船舶组立构件建造作业调度方法研究

为了提高船舶中小组立等中间产品建造作业调度能力，提升船舶建造效率，提出面向多约束的船舶组立建造作业调度方法。首先，分析船舶组立建造的工艺流程和作业调度方法，综合考虑机器小组、工艺和交货期等多种约束条件，以建造周期最短为调度目标，建立船舶组立建造作业调度数学模型；其次，综合运用算法分解策略及调度规则，设计改进的最短作业优先调度算法实现模型求解；最后，以某船厂建造车间一定生产周期（17天）的中小组立先行中日程计划为对象，验证该方法的有效性和实用性。研究结果表明，所提出的面向多约束的船舶组立建造作业调度方法相较于当前的调度方法，排产周期压缩22小时，即缩短了原有周期的16.18%，有效提高了生产计划排产和作业调度效率。     

基于遗传算法的船台分段吊装顺序优化

在分段工艺约束和船台资源有限的情况下,为实现多艘船舶分段吊装顺序优化和船台资源的合理配置,首先在资源受限项目调度问题理论的基础上,建立了分段吊装顺序优化的数学模型.然后针对标准遗传算法过于依赖种群规模和交叉变异算子等不足,提出了自适应调整策略,改进了算法性能,并将其应用到上述模型中.最后以4艘3900TEU集装箱船的分段吊装顺序优化实例,并和船厂初始调度方案作了对比,论证了文中提出的改进遗传算法对于解决多艘船舶分段吊装顺序优化问题的合理性和可行性.     

多规则融合的船体小组立部件装焊作业调度算法

针对小组立装焊作业周期长、场地资源利用率偏低等问题。以最小化装焊作业完工时间为目标,考虑了装焊过程中的先序约束,人力资源约束和场地空间资源约束,建立小组立装焊作业的调度模型；设计了多规则融合的船体小组立部件装焊作业调度算法；利用最化小总时差规则优化装焊任务序列,利用最短可用模式规则优化任务的工人分配,利用改进的初始配置规则与最大化残余空间利用率规则优化小组立装焊的空间布置。最后,从实际船舶制造过程中收集的数据进行验证,结果表明,装焊作业完工时间缩短了21%,证明了该算法的有效性     

基于改进布谷鸟算法的集装箱码头配载优化研究

为对集装箱码头配载问题进行研究，在满足船舶适航性的基础上，建立了以集装箱水平运输时间、岸桥作业时间以及堆场倒箱时间最短为目标的多约束的数学模型。将改进的布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search, ICS)应用求解，首先在布谷鸟算法的莱维飞行阶段，分别从种群整体、当代最优、自身个体中抽取鸟巢信息，建立不同的鸟巢位置更新模式；其次，采用动态机制控制发现概率P_a;最后计算每个鸟巢的适应度，来找到最优解。试验表明：改进的布谷鸟算法可以有效找到最优解，优化结果相比较于标准的布谷鸟算法提升25%,该方法具有可行性和有效性。     

大型船舶平面分段智能车间的物流系统

目前,车间级的物流系统调度问题研究主要通过信息采集和现场监控解决,并没有通过优化算法进行实际分析。本文主要研究大型船舶平面分段智能车间的工件、物流设备的调度问题。首先将平面分段中的不同工位进行重组,同时将天车和卡车进行并行处理。其次引入有阻塞的混合流水线车间调度模型,搭建大型船舶平面分段智能车间物流系统的数学模型。最终基于粒子群优化算法(PSO),计算部件加工时间最短的数值仿真。     

船舶平面分段流水线多目标模糊调度的改进粒子群算法

针对船舶平面分段建造过程中广泛存在的不确定性问题,考虑在平面分段流水线调度中引入更贴近实际的模糊调度。以模糊数表示加工时间和交货期,以最小化最大完工时间、最大化平均满意度为调度目标,建立平面分段流水线多目标模糊调度问题的数学模型,设计了求解该问题的改进多目标粒子群算法。提出一种按反Logistic曲线规律动态变化的惯性权重,从而在一定程度上平衡算法的全局和局部搜索能力;嵌入由3种邻域结构随机排列构造的变邻域搜索算子以增强算法的局部改良性搜索能力;采用一种基于拥挤距离的非支配解动态维护策略以提高解的分布性。结合实例数据,通过对算法进行比较,证实了各项改进措施的有效性,以及所设计算法求解平面分段流水线多目标模糊调度问题的优越性。     

大数据分析下双向通航港口船只调度方法

针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。