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基于Plant Simulation的产线车辆调度问题: 2025年; 随着“中国制造2025计划”的进行,军工工业要推行产线无人化,而自动引导车(automated guided vehicle,AGV)作为全自动化生产线的主要物流载体,其调度的优劣直接决定了整个产线的产能和效率。由于军工场所对于安全性的要求,无法采用无线通信等手段,只能采用点对点的光通讯方式,这也使得AGV通讯的实时性变差。基于Plant Simulation软件,建立了仿真系统模型,打通了该物流仿真软件与现场控制器的实时数据交互通道,实现了仿真系统与现实同步运行,完成了物流仿真软件与现场控制器的无缝连接,有效地解决了军工工业没有无线造成AGV调度实时性差的难题。实验证明,这种方法有效地简化了调度系统的编写难度,并使系统整体的实时性能提高了0.058 s。与传统方法相比,编写时间缩短了9.7倍,调试时间更缩短了22倍。为军工产线实现全自动化奠定基础,并为在危险场所使用脉动生产线提供技术支持。; 刘浩然刘松凯陈斌; 关键词：实时性智能调度

一种可重入混合流水车间调度问题优化方法: 本发明涉及一种可重入混合流水车间调度问题优化方法，首先根据机器性能获取各工件各工序在对应生产阶段的可选机器集和加工参数，然后通过机器编码获取加工各工件各工序的可行执行方案，并通过模拟生产过程获得该方案的加工清单。接着，根...; 朱光宇伍永维

改进麻雀搜索算法求解柔性作业车间调度问题: 2025年; 针对以最小完工时间为目标的单目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)。首先,采用两段式编码将FJSP描述为机器选择和工序排序两个子问题,引入转换机制实现FJSP的离散调度解与连续麻雀个体位置向量之间的映射。然后,采用混合式种群初始化策略生成初始种群,通过黄金正弦算法改进发现者的位置更新方式,增强算法的全局搜索能力。最后,对一个应用实例以及Brandimare标准测试集中的10个FJSP算例进行仿真并与其他智能算法对比分析。结果表明,改进后的ISSA算法用于求解FJSP问题具有较好的算法收敛性,能够有效地获得FJSP问题的优化解。; 武福徐上壹; 关键词：柔性作业车间调度问题

深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题: 2025年; 随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3%,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0%和15.4%,进一步提升车间的生产制造效率。; 杨丹舒先涛余震余震鲁光涛王家兵; 关键词：柔性作业车间调度动态调度

改进的多目标樽海鞘算法求解车间调度问题: 2025年; 针对柔性作业车间调度问题,文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解,使用等长的双层编码方式,并引入基于升序排列规则的转换机制,实现个体位置向量与调度解之间的转换。采用混沌映射和基于规则的混合方法生成较优的初始种群。在个体位置更新中引入衰减因子和交叉变异算子增强算法的全局搜索能力。使用调度问题标准算例和实际算例测试算法求解性能,并与其他算法进行对比。结果表明,改进型多目标樽海鞘算法求解能力较原算法具有明显提升,验证了改进算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。; 魏郁万卫兵; 关键词：混沌映射交叉算子变异算子

柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法: 2025年; 针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未经训练的大规模问题和基准数据集上保持了不错的性能。在2种人造分布的4个未训练大规模问题上取得了更好的性能表现。相较于精确方法和元启发式方法,对于计算量较大的问题实例,能快速地获得质量不错的解。同时算法可以适应不同的数据分布的柔性作业车间调度问题,具有较快收敛速度和较好泛化能力。; 卢超肖洋张彪高亮; 关键词：柔性作业车间调度课程学习

滚动生产模式下的柔性作业车间调度问题: 2025年; 针对滚动生产模式下的柔性作业车间调度过程中,工序级生产子批的开工时间受到其所含盖工件所属紧前工序生产子批完成时间、所属紧前工序传输子批周转时间、同工序上一生产子批完成时间及设备资源已有任务占用等实际约束综合影响的问题,构建考虑滚动生产、外部动态来料及设备资源存在已有任务占用约束的柔性作业车间调度模型,提出一种改进遗传算法并设计了相适应的交叉、变异策略,避免迭代过程中非法解的产生。在设备选择阶段提供3种设备选取方式,基于迭代过程最优解停滞代数动态调整各自选取概率,实现了迭代过程中优异个体信息继承与局部最优突破能力的平衡,提升了算法寻优能力。最后,基于标准算例及在标准算例基础上增加相关约束后的扩展算例,对所提模型和算法进行测试,结果表明所提算法能够优化调度结果,获得满足车间实际生产过程中存在的动态来料、资源约束等约束关系的调度方案。; 黄飘郑祖杰李新宇于谋雨陆丰玮郑方志

机器与AGV联合利用再生能源的混合流水车间调度问题: 2025年; 中国的制造业正经历着数字化和绿色低碳转型。为实现节能减排,提高设备利用率,针对考虑可再生能源的混合流水车间,建立机器与自动导引车(AGV)联合利用再生能源的混合流水车间调度问题(HFSP-MA-RE)数学模型。为求解该模型,提出基于提前调度的机器与AGV联合调度策略、能源分配策略,在考虑AGV路径优化和充电约束的情况下,实现对最大完工时间、碳排放量、总能耗和AGV利用率4个目标的优化。采用基于正向灰靶模型的多目标最佳觅食算法(PPGT_OFA)求解该问题。通过24个测试实例及1个工程应用,将所提算法与5个多目标优化算法进行实验,验证了HFSP-MA-RE模型及PPGT_OFA算法解决多目标优化问题的有效性。; 朱光宇贾唯鸿李德彪; 关键词：混合流水车间调度多目标优化联合调度

具备“平行结构”的局域性资源受限项目调度问题的新模型: 2025年; 经典资源受限项目调度问题(RCPSP)以“资源全局受限”为特征。随着生产力发展、项目规模增大、资源供需多样化和复杂化,项目面临的资源供应逐渐呈现出“局域受限”特征,如一般性资源有条件供应充足,但稀缺、昂贵资源供应有限,影响对其有需求的部分工序。RCPSP的最新拓展问题也普遍体现出资源受限的“局域性”特征,如反应性RCPSP、资源供应/需求非定额RCPSP、多项目环境下的RCPSP等,由于现有方法对该“局域性”特征探索不足,求解问题最优解的效率明显受限。鉴于此,将具有“局域性”特征的RCPSP归类为局域性RCPSP,进行统一分析,揭示其共同特性,并开发适用于此类问题的有效方法。重点考虑一类问题:项目中受局域性资源限制的工序具备“平行结构”,即工序相互平行(港口船舶调度等问题也等价于具备“平行结构”的RCPSP),且资源为单产能类型资源。如何安排受限资源完成该局部工序,从而使项目全局工期最短。探索问题的“局域性”特征,量化“局域调度”对“项目全局”的影响,并基于此构建“用局部调度实现全局最优化”的基于工序排序位置的新0-1混合线性规划模型,该模型具有更强的优化潜力。算例测试表明,该模型在计算较大型案例的最优解方面具有显著的竞争力。; 魏汉英魏汉英苏志雄; 关键词：资源受限项目调度网络计划技术项目工期

基于卷积金字塔网络的PPO算法求解作业车间调度问题: 2025年; 作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)调度方法。设计了一种三通道状态表示方法,选取16种启发式调度规则作为动作空间,将奖励函数等价为最小化机器总空闲时间。为使训练得到的调度策略能够处理不同规模的调度算例,在卷积神经网络中使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),将不同维度的特征矩阵转化为固定长度的特征向量。在公开OR-Library的42个作业车间调度(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)算例上进行了计算实验。仿真实验结果表明,该算法优于单一启发式调度规则和遗传算法,在大部分算例中取得了比现有深度强化学习算法更好的结果,且平均完工时间最小。; 徐帅李艳武谢辉牛晓伟; 关键词：作业车间调度

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