一种基于改进海鸥算法的多目标分布式焊接车间调度排产方法

    公开(公告)号:CN115237075B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202210878317.X

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进海鸥算法的多目标分布式焊接车间调度排产方法,用于求解多目标分布式焊接车间调度问题,属于智能优化调度领域。本发明实施方法包括:分析了工件在焊接工序中的成本构成,总结了多目标分布式焊接车间调度的约束条件,以最大完工时间最小和机器负载最小为目标函数,建立工件在分布式焊接车间加工过程中的调度模型;提出了一种多目标海鸥算法对该问题进行求解,并且根据焊接作业的特点设计了一种基于关键路径的优先级机器矩阵的策略。设计本发明的分布式焊接车间调度排产方法,可以有效解决实际生产问题,减少分布式焊接车间的最大完工时间、降低焊机的负载。

    一种多园区模糊下料车间系统和方法

    公开(公告)号:CN116151424A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211548118.9

    申请日:2022-12-05

    Inventor: 龚文引 李瑞 卢超

    Abstract: 本发明提供了一种多园区模糊下料车间系统和方法,该方法包括:获取批次信息和工厂信息;其中,所述批次信息包括:批次优先级和批次交货期;基于所述批次信息和工厂信息,确定至少一个排产计划;其中,所述排产计划包括所述批次对应的加工时间;利用遗传算法,对所述排产计划进行交叉变异,确定第一方案;基于所述批次信息和所述工厂信息,对所述第一方案中所述排产计划进行排序,选择第一预设数量的所述排产计划,确定第二方案;基于所述批次交货期和批次优先级,对第二方案进行局部搜索,确定最终排产方案;输出所述最终排产方案。如此,本发明可以基于优先级和交货期,增加批次约束,并根据批次模糊加工时间指导实际排产,提高生产效率。

    一种基于安全强化学习的增材制造车间调度方法

    公开(公告)号:CN119849842A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411948451.8

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明提供一种基于安全强化学习的增材制造车间调度方法,涉及深度学习技术领域,包括:基于车间仿真环境参数确定车间状态向量S,#imgabs0#;其中,T表示当前时间,L表示当前批次中正在处理的任务数量,Tard表示所有任务的总拖期时间,C表示已完成任务的总完工时间,Index表示当前正在调度的任务;利用DQN算法,结合车间状态向量S和奖励函数确定待调度任务的优先级,基于所述优先级确定待调度任务的批次;利用改进A3C算法进行机器选择,将不同批次的所述待调度任务分配至目标机器;改进A3C算法为加入了安全盾牌机制的A3C算法。通过综合考虑任务紧急度、加工时间及机器负载,动态优化生产调度,提高了调度效率与资源利用率,实现了多目标平衡。

    面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN119250478A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411764057.9

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备,涉及面向增材制造的绿色嵌套与调度技术领域,面向增材制造的绿色嵌套与调度方法主要包括:根据待调度任务参数构建混合整数线性规划模型;根据混合整数线性规划模型,利用生物地理学优化算法,设计出改进的生物地理学优化方法;利用改进的生物地理学优化方法,得到调度方案和调度甘特图。实施本发明提供的面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备,能最小化总拖期和最小化总能耗。

    一种图神经网络供水管网传感器优化布置方法及系统

    公开(公告)号:CN117436218A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311667909.8

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明属于信息技术服务技术领域,公开了一种图神经网络供水管网传感器优化布置方法及系统,包括:基于增强型图卷积网络模型的新型交叉注意力融合,以多层次自适应的方式充分整合内容信息和数据之间的关系,提高聚类性能,采用FEGCN算法进行聚类分析从而进行监测分区的划分,融合管网延时变化的水力特征和管网自身的拓扑结构信息,对管网划分监测分区。本发明能更好地整合供水管网的结构特征,结合拓扑结构和压力数据对网络节点进行聚类,然后利用相关系数选择具有代表性的节点作为传感器的位置。在这两种情况下,与现有的聚类和传感器布局方法相比,本发明能有效整合网络的拓扑特征。

    一种多园区下料车间方法

    公开(公告)号:CN116151424B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202211548118.9

    申请日:2022-12-05

    Inventor: 龚文引 李瑞 卢超

    Abstract: 本发明提供了一种多园区下料车间方法,该方法包括:获取批次信息和工厂信息;其中,所述批次信息包括:批次优先级和批次交货期;基于所述批次信息和工厂信息,确定至少一个排产计划;其中,所述排产计划包括所述批次对应的加工时间;利用遗传算法,对所述排产计划进行交叉变异,确定第一方案;基于所述批次信息和所述工厂信息,对所述第一方案中所述排产计划进行排序,选择第一预设数量的所述排产计划,确定第二方案;基于所述批次交货期和批次优先级,对第二方案进行局部搜索,确定最终排产方案;输出所述最终排产方案。如此,本发明可以基于优先级和交货期,增加批次约束,并根据批次模糊加工时间指导实际排产,提高生产效率。

    一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法

    公开(公告)号:CN115983423A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211428724.7

    申请日:2022-11-15

    Inventor: 卢超 刘侨 龚文引

    Abstract: 本发明公开了一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法,包括:获取上下料场景中的调度参数;设置考虑工人资源和机器资源的约束条件,以最小化最大完工时间和工人在机器之间的频繁周转疲劳度为优化目标,根据调度参数、约束条件和优化目标构建上下料场景调度问题模型;采用改进的蚁群算法对上下料场景调度问题模型进行求解,输出上下料场景最优或近似最优调度解,并输出甘特图显示。本发明以同时最小化最大完工时间和工人在机器之间的频繁周转疲劳度为优化目标,考虑带准备时间的生产情况,并使用改进的蚁群算法求解,在考虑最小化最大完工时间的情况下,能备选出工人疲劳相对较低的方案,有利于车间生产良好的运转,具有重要的实际应用价值。

    一种基于改进海鸥算法的多目标分布式焊接车间调度排产方法

    公开(公告)号:CN115237075A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210878317.X

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进海鸥算法的多目标分布式焊接车间调度排产方法,用于求解多目标分布式焊接车间调度问题,属于智能优化调度领域。本发明实施方法包括:分析了工件在焊接工序中的成本构成,总结了多目标分布式焊接车间调度的约束条件,以最大完工时间最小和机器负载最小为目标函数,建立工件在分布式焊接车间加工过程中的调度模型;提出了一种多目标海鸥算法对该问题进行求解,并且根据焊接作业的特点设计了一种基于关键路径的优先级机器矩阵的策略。设计本发明的分布式焊接车间调度排产方法,可以有效解决实际生产问题,减少分布式焊接车间的最大完工时间、降低焊机的负载。

    面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN119250478B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411764057.9

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备,涉及面向增材制造的绿色嵌套与调度技术领域,面向增材制造的绿色嵌套与调度方法主要包括:根据待调度任务参数构建混合整数线性规划模型;根据混合整数线性规划模型,利用生物地理学优化算法,设计出改进的生物地理学优化方法;利用改进的生物地理学优化方法,得到调度方案和调度甘特图。实施本发明提供的面向增材制造的绿色嵌套与调度方法、介质及设备,能最小化总拖期和最小化总能耗。

    一种考虑机器损坏的分布式下料车间调度方法及系统

    公开(公告)号:CN116954163A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310597618.X

    申请日:2023-05-22

    Inventor: 龚文引 罗聪 卢超

    Abstract: 本发明公开一种考虑机器损坏的分布式下料车间调度方法,包括批次的加工序列生成模块,批次的加工园区分配模块,园区内加工机器分配模块,园区内加工班组分配模块,损坏机器的重调度模块,批次加工序列的优化模块;确定每个批次的加工园区、每个批次的加工机器、每台机器上的所有批次的加工顺序、每个班组的所有加工批次,设计了一种基于机器负载的重调度策略,基于问题特性的模因算法,设计交叉和变异算子以及两种启发式的局部搜索算子,提高算法的多样性和收敛性;对加工序列、园区分配、机器分配、班组分配进行优化,得到最优的排产序列,将最优的排产方案以甘特图的形式输出来指导实际排产。

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