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公开(公告)号：CN115186495B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210842787.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 一种基于关键工序增强优化的流水线快速优化方法，包括以下步骤：步骤S1：获取流水线上的所有订单的信息数据，其中所述订单的信息数据包括流水线上作业的工序数量、每一工序的可用机器数量以及作业在每一个工序的加工工时；根据生产要求、订单的信息数据和约束条件构建出以最小化最大完工时间为优化目标的流水线数学模型；步骤S2：使用基于NEH启发式方法构造初步的作业序列，将所述作业序列作为流水线数学模型的初始作业序列f(s)，步骤S3：对当前作业序列f(scur)中作业排序进行破坏以及重构，得出更新作业序列f(snew)。可以通过本发明量化衡量排产结果，还能给出全局最优排产方案，极大限度满足了产品的排产需求。
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公开(公告)号：CN114936711B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210676158.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明提供了一种大规模板式定制家具订单揉单优化方法，包括以下步骤：获取所有待分批的订单数据并进行数据预处理；采用凝聚层次聚类进行初始聚类优化，依次将具有相同材料订单簇进行合并，得到初始订单类簇/组批方案；对所述初始订单类簇间订单两两进行交换与评估迭代优化处理；获得最终揉单组批方案；这样可以提高了参与订单揉单组批的总订单数量和减少批次内订单中的使用材料种类数量，从而提高原料板的利用率，降低了企业的生产成本，获得更高的利润率；同时，在处理大规模的订单揉单组批问题上，可以更短时间内求解出更优的组批方案。本发明能降低成本、提高揉单优化效率和原料板利用率、适应范围广。
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公开(公告)号：CN115018197B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210768823.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于下料问题优化领域，提供了一种考虑余料利用的二次套料优化方法及系统，所述方法包括：S1、建立关于下料问题的集合覆盖受限主问题模型和定价子问题模型，并构造初始列；S2、求解所述定价子问题模型，得到子问题解；S3、使用预设分支策略对在所述初始列中对所述定价子问题模型构建约束；S4、根据所述子问题解对所述集合覆盖受限主问题模型进行分支定价最优解求解，将所述最优解作为余料利用的二次套料优化结果。本发明得到的最优解能够充分利用库存余料，减少废料数量，提高材料利用率，从而能够在实际生产过程中节约材料成本。
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公开(公告)号：CN115186495A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210842787.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 一种基于关键工序增强优化的流水线快速优化方法，包括以下步骤：步骤S1：获取流水线上的所有订单的信息数据，其中所述订单的信息数据包括流水线上作业的工序数量、每一工序的可用机器数量以及作业在每一个工序的加工工时；根据生产要求、订单的信息数据和约束条件构建出以最小化最大完工时间为优化目标的流水线数学模型；步骤S2：使用基于NEH启发式方法构造初步的作业序列，将所述作业序列作为流水线数学模型的初始作业序列f(s)，步骤S3：对当前作业序列f(scur)中作业排序进行破坏以及重构，得出更新作业序列f(snew)。可以通过本发明量化衡量排产结果，还能给出全局最优排产方案，极大限度满足了产品的排产需求。
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公开(公告)号：CN114936711A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210676158.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供了一种大规模板式定制家具订单揉单优化方法，包括以下步骤：获取所有待分批的订单数据并进行数据预处理；采用凝聚层次聚类进行初始聚类优化，依次将具有相同材料订单簇进行合并，得到初始订单类簇/组批方案；对所述初始订单类簇间订单两两进行交换与评估迭代优化处理；获得最终揉单组批方案；这样可以提高了参与订单揉单组批的总订单数量和减少批次内订单中的使用材料种类数量，从而提高原料板的利用率，降低了企业的生产成本，获得更高的利润率；同时，在处理大规模的订单揉单组批问题上，可以更短时间内求解出更优的组批方案。本发明能降低成本、提高揉单优化效率和原料板利用率、适应范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114048926B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111503424.6
申请日：2021-12-09
Applicant: 广东工业大学 , 广州秉优信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多叉树搜索的多箱型三维装箱优化方法及系统，包括下述步骤：建立模型：建立多箱型三维装箱优化模型；构建多叉树搜索结构：构建求解多箱型三维装箱优化问题的多叉树搜索结构；优化算法：在多叉树搜索过程中，每次拓展生成节点时，调用一次单箱三维装箱优化算法，获取最优的单箱装载方案；在多叉树搜索过程中，使用启发式剪枝策略和漏斗式的节点数控制策略优化算法；输出结果；本申请旨在提供一种基于多叉树搜索的多箱型三维装箱优化方法及系统，通过调用单箱三维装箱优化算法获取当前最优装箱方案，并运用启发式剪枝策略与漏斗式的节点数控制策略来缩减树的搜索规模，提高搜索效率，减少大量冗余搜索，缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN114048926A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111503424.6
申请日：2021-12-09
Applicant: 广东工业大学 , 广州秉优信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多叉树搜索的多箱型三维装箱优化方法及系统，包括下述步骤：建立模型：建立多箱型三维装箱优化模型；构建多叉树搜索结构：构建求解多箱型三维装箱优化问题的多叉树搜索结构；优化算法：在多叉树搜索过程中，每次拓展生成节点时，调用一次单箱三维装箱优化算法，获取最优的单箱装载方案；在多叉树搜索过程中，使用启发式剪枝策略和漏斗式的节点数控制策略优化算法；输出结果；本申请旨在提供一种基于多叉树搜索的多箱型三维装箱优化方法及系统，通过调用单箱三维装箱优化算法获取当前最优装箱方案，并运用启发式剪枝策略与漏斗式的节点数控制策略来缩减树的搜索规模，提高搜索效率，减少大量冗余搜索，缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN118333208B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410352114.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/087
Abstract: 本发明适用于混流装配线技术领域，尤其涉及一种混流装配线投产排序和物料配送的联合优化方法。与现有技术相比，本发明通过建立混流装配线排序优化和物料配送双层优化模型；建立基于抽象代数的差分进化双层优化算法，通过差分进化双层优化算法对混流装配线排序优化和物料配送双层优化模型进行求解，得到投产排序和物料配送优化方案；根据投产排序和物料配送优化方案对混流装配线进行调整。这样本发明可以高效地并行解决混流装配线排序优化问题和物料配送优化问题，为装配线的生产寻找全局最优解，确保生产线高效的生产。
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公开(公告)号：CN118333208A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410352114.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/087
Abstract: 本发明适用于混流装配线技术领域，尤其涉及一种混流装配线投产排序和物料配送的联合优化方法。与现有技术相比，本发明通过建立混流装配线排序优化和物料配送双层优化模型；建立基于抽象代数的差分进化双层优化算法，通过差分进化双层优化算法对混流装配线排序优化和物料配送双层优化模型进行求解，得到投产排序和物料配送优化方案；根据投产排序和物料配送优化方案对混流装配线进行调整。这样本发明可以高效地并行解决混流装配线排序优化问题和物料配送优化问题，为装配线的生产寻找全局最优解，确保生产线高效的生产。
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公开(公告)号：CN114996968B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210743496.6
申请日：2022-06-28
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/50 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06F17/18 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种车门混流装配线平衡规划方法，包括：获取车门混流装配线的多个作业任务中的预设的信息数据；根据信息数据通过职业性重复行为评价分析方法计算出人机工程学风险值；根据信息数据、人机工程学风险值以及车门混流装配线的设计要求和约束条件建立用于实现最少工位数和最少人机工程学风险值的线平衡多目标优化数学模型；采用预设的优化算法对线平衡多目标优化数学模型进行计算，并计算得出多个线平衡规划方案结果，优化算法包括迭代贪婪算法和多目标优化算法；根据预设的目标在多个线平衡规划方案结果中选择出最优的线平衡规划方案。与相关技术相比，本发明的车门混流装配线平衡规划方法的人机工程学风险低且效率高。
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