分布式装配阻塞流水车间调度问题求解算法研究

分布式装配置换流水车间调度问题研究综述
张静;宋洪波;林剑
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)6
【摘要】近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。

该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。

针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly permutation flowshop scheduling problem,DAPFSP),介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难,进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP,从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨,分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标,具有零等待等约束,以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。

最后,对有待进一步开展的研究工作进行展望。

【总页数】9页(P1-9)
【作者】张静;宋洪波;林剑
【作者单位】浙江警察学院计算机与信息安全系;浙江树人学院信息科技学院;浙江财经大学人工智能系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.分布式置换流水车间调度问题研究概述
2.基于改进生物地理学优化算法的分布式装配置换流水车间调度问题
3.基于离散人工蜂群算法的分布式装配置换流水车间调度问题
4.超启发式人工蜂群算法求解多场景鲁棒分布式置换流水车间调度问题
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考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度在现代制造业中，订单的准时交付对企业的经营至关重要。

为了提高订单的准时到达率，有效的流水车间调度是必不可少的。

然而，在实际应用中，由于多种因素的影响，如设备故障、物料短缺等，往往会导致订单的运输时间延迟。

因此，考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度成为一项重要的研究方向。

一、问题描述分布式流水车间是指由多个工作中心组成的车间，每个工作中心负责一项特定的工序。

在分布式流水车间中，需要考虑各个工序之间的先后顺序以及作业在各个工序之间的调度，以实现订单的准时交付。

在实际的生产过程中，存在多个目标需要考虑。

首先，订单的运输时间需要尽量短，以保证订单能够准时到达客户手中。

其次，为了提高生产效率和资源利用率，需要尽可能缩短车间的总加工时间。

因此，需要设计一种多目标的分布式流水车间调度算法，以平衡订单运输时间和生产效率的矛盾。

二、分布式流水车间调度模型为了实现多目标的分布式流水车间调度，需要建立相应的数学模型。

在该模型中，考虑以下几个因素：1. 订单运输时间：将每个订单的运输时间作为一个目标函数，目标是使得所有订单的运输时间尽量短。

2. 车间总加工时间：将车间的总加工时间作为另一个目标函数，目标是使得车间的总加工时间尽可能缩短。

3. 调度顺序：确定每个工序的调度顺序，以实现订单的准时交付。

基于以上因素，可以构建如下的多目标分布式流水车间调度模型：Minimize f1(订单运输时间)Minimize f2(车间总加工时间)Subject to:约束条件1约束条件2...约束条件n其中，f1和f2分别表示订单运输时间和车间总加工时间的目标函数，约束条件包括车间的各项资源约束、作业的时间窗口约束等。

三、多目标调度算法针对多目标分布式流水车间调度问题，可以采用多目标优化算法来求解。

常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

在应用多目标优化算法求解分布式流水车间调度问题时，需要考虑以下几个关键步骤：1. 问题建模：将问题转化为数学模型，并确定目标函数和约束条件。

带分时电价约束的分布式柔性流水车间调度问题及其求解算法随着工业技术的快速发展，分布式柔性流水车间调度成为了现代制造业中一项重要的任务。

柔性流水车间具有灵活性高和生产效率高等优势，在满足客户需求的同时，也提高了企业的核心竞争力。

然而，由于能源消耗及成本问题的考虑，分时电价约束也逐渐引入到柔性流水车间调度问题中，以实现能源的节约与合理利用。

本文将探讨带分时电价约束的分布式柔性流水车间调度问题，并提出相应的求解算法。

一、问题描述在柔性流水车间中，存在多个工序以及多台可用于处理不同任务的机器。

每个工序的生产时间和机器的能力不同，因此需要合理分配工序和机器，以达到最佳的生产效率。

同时，由于分时电价的约束，我们需要考虑在不同时间段对机器的使用进行优化。

因此，我们需要解决以下问题：1. 如何确定每个任务在不同机器上的处理顺序？2. 如何合理安排任务和机器的分配，以实现最优的生产效率？3. 如何根据分时电价的约束，在价格较低的时间段合理分配机器资源？二、求解算法为了解决带分时电价约束的分布式柔性流水车间调度问题，本文提出以下求解算法：1. 遗传算法遗传算法是一种优化算法，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。

在该算法中，首先生成一组随机的调度方案作为初始种群。

然后，根据柔性流水车间问题的评价指标，如生产效率和能源消耗等，对每个个体进行评估。

接着，按照适应度对个体进行选择、交叉和变异操作，生成新的个体。

重复进行评估、选择、交叉和变异操作，直至满足终止条件，得到最优的调度方案。

2. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种局部搜索算法，通过维护一个禁忌列表来避免搜索陷入局部最优解。

在该算法中，首先生成一个初始调度方案。

然后，通过评估当前调度方案以及相邻解的禁忌标准，选择下一个可行解进行移动。

如果移动的解不在禁忌列表中，则将其加入禁忌列表，并对禁忌列表进行更新。

重复进行移动操作，直至满足终止条件，得到最优的调度方案。

3. 蚁群算法蚁群算法是一种基于蚁群行为的启发式算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物过程中的行为来搜索最优解。

分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究一、背景介绍在现代制造业中，车间调度是一个非常重要的问题。

它涉及到如何最大限度地利用资源，提高生产效率，减少生产成本等方面的问题。

而随着信息技术的发展，分布式调度算法逐渐成为解决车间调度问题的一种重要方法。

二、分布式调度算法的基本原理分布式调度算法是指将任务分配给不同的计算节点进行处理，然后根据节点的处理结果进行进一步的调度。

它的基本原理是将大问题分解成许多小问题，然后分别解决这些小问题，最后将结果进行整合。

这种算法具有高效性、灵活性和可扩展性等优点，因此在车间调度问题中得到了广泛的应用。

三、分布式调度算法在车间调度问题中的应用1. 任务分配问题在车间调度问题中，有时需要将大量的任务分配给不同的机器进行加工。

分布式调度算法可以帮助实现任务的快速分配和高效处理，从而提高生产效率。

2. 资源调度问题车间调度问题还涉及到如何合理地调度生产资源，包括人力、机器、原材料等。

分布式调度算法可以根据实际情况动态调整资源分配，以实现最优的生产效果。

3. 紧急任务处理问题有时车间会出现一些突发性的紧急任务，需要立即进行处理。

分布式调度算法可以快速响应这些紧急任务，并将其分配给最适合的节点进行处理，从而最大程度地减少损失。

四、个人观点和理解在我看来，分布式调度算法在车间调度问题中的应用具有很大的潜力。

它可以帮助解决车间调度中的复杂性和不确定性，提高生产效率，降低运营成本。

但也需要考虑到算法的稳定性、可靠性和安全性等方面的问题，以确保其在实际应用中能够取得良好的效果。

总结回顾分布式调度算法在车间调度问题中的应用，无疑是一个备受关注的领域。

它不仅可以帮助企业提高生产效率，还可以促进生产方式的转型升级。

随着信息技术的不断发展，相信这一领域将会有更多新的突破和进展。

在车间调度问题中，分布式调度算法的应用是一个充满挑战和机遇的领域。

我相信随着技术的不断进步，分布式调度算法肯定能够在车间调度中发挥出更大的作用，为实现智能制造和工业4.0注入新的活力。

标题：分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究在现代工业生产中，车间调度问题一直是一个备受关注的课题。

如何有效地安排生产任务，合理分配资源和人力，以提高生产效率和降低成本，一直是制造企业面临的挑战。

而分布式调度算法作为一种新型的调度方法，正逐渐受到工业界的重视和应用。

本文将从深度和广度两方面探讨分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究。

一、分布式调度算法的概念和特点分布式调度算法是一种将调度任务分解为多个子任务并同时处理的调度方法。

相对于传统的集中式调度算法，分布式调度算法具有并行性强、灵活性高、容错性好等特点。

它能够更加有效地应对复杂的车间调度问题，提高调度的实时性和准确性。

在车间调度中，生产任务的复杂性和多样性使得传统的调度方法难以满足需求。

而分布式调度算法通过将任务分解为多个子任务，利用多台工作站同时处理，能够更快速地找到最优解决方案，提高生产效率和资源利用率。

二、分布式调度算法在车间调度中的应用场景1. 多品种、小批量生产场景在多品种、小批量生产的车间中，传统的集中式调度算法往往无法充分考虑到各种生产任务之间的复杂关联性，导致调度效果不佳。

而分布式调度算法能够将生产任务分解为多个子任务，并行处理，更好地适应多品种、小批量生产的特点，从而提高生产效率。

2. 大规模生产车间在大规模生产车间中，生产任务繁重，资源分配复杂。

传统的集中式调度算法在处理大规模车间调度问题时往往会遇到计算量大、耗时长的问题。

而分布式调度算法能够充分利用多台工作站的并行计算能力，更快速地找到最优解决方案，提高调度效率。

3. 实时调度场景在现代工业生产中，许多行业需要实时调度来应对市场需求的变化。

传统的集中式调度算法在面对实时调度需求时往往难以快速响应。

而分布式调度算法通过并行处理能力，能够更快速地对生产任务进行调度，适应市场变化，提高生产灵活性。

三、分布式调度算法在车间调度中的优势和挑战1. 优势（1）并行计算能力：分布式调度算法能够充分利用多台工作站的并行计算能力，更快速地处理复杂的车间调度问题。

典型车间调度问题的分析与研究【摘要】现代车间调度问题在制造业中起着至关重要的作用。

本文通过对典型车间调度问题的分析与研究，探讨了流水车间和作业车间的调度问题，并介绍了车间调度的优化算法。

在实际案例分析中，我们从不同角度展示了车间调度问题的复杂性和挑战性。

通过总结研究成果，明确了未来研究方向并提出对车间调度实践的启示。

本研究旨在为车间调度问题提供更有效的解决方案，提高生产效率和降低生产成本，对于提升制造业竞争力具有重要意义。

【关键词】车间调度、典型问题、流水车间、作业车间、优化算法、实际案例、研究成果、未来方向、实践启示1. 引言1.1 研究背景在工业生产中，车间调度问题是一个重要且具有挑战性的问题。

随着生产规模的不断扩大和生产任务的复杂化，有效的车间调度对于提高生产效率、降低生产成本至关重要。

随着信息技术的发展和智能制造的兴起，车间调度问题也得到了更多的关注和研究。

车间调度问题涉及到生产作业的安排和调度，以实现资源的合理利用和生产计划的顺利执行。

典型的车间调度问题包括流水车间调度问题和作业车间调度问题。

流水车间调度问题主要涉及到不同作业之间的先后顺序安排，以最大限度地减少作业的等待时间和生产周期。

作业车间调度问题则着重于工序之间的协调和任务分配，以提高生产效率和减少资源浪费。

在当前的工业生产环境中，车间调度优化算法的研究和应用已经成为提高生产效率和保障生产质量的重要手段。

通过引入智能算法和数据分析技术，可以提高车间调度的精准度和效率，从而实现生产过程的优化和提升。

深入研究典型车间调度问题及其解决方案，对于提高工业生产的效率和质量具有重要的意义和价值。

本文将对典型车间调度问题进行详细分析和研究，以期为实际生产中的车间调度提供有益的参考和借鉴。

1.2 研究目的车间调度问题是生产制造中一个常见的挑战，影响着整个生产过程的效率和成本。

为了提高生产效率和降低生产成本，对车间调度问题进行深入研究具有重要意义。

分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的研究分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的研究摘要：分布式流水车间调度是一个关键的生产调度问题，它在工业生产中具有重要的作用。

对流水车间中工件的到达时间和工序时间进行准确估计，对于优化调度算法的设计以及提高生产效率具有重要意义。

本文着重研究了分布估计算法在分布式流水车间调度中的应用。

1. 引言分布式流水车间调度是指将工件依次传递给不同的工序进行加工的一种生产模式。

在实际生产中，由于各种随机因素的存在，工件的到达时间和工序时间往往不能完全预测。

因此，准确估计流水车间中的工件到达时间和工序时间成为一个关键问题。

2. 分布估计算法分布估计算法是一种用于估计未知分布参数的方法。

其主要原理是通过对已观测数据的统计分析，建立起分布函数与参数之间的关系，并通过参数估计方法来求解分布参数的值。

常见的分布估计算法包括最大似然估计、最小二乘估计等。

3. 分布估计算法在流水车间调度中的应用在流水车间调度中，工件的到达时间和工序时间往往服从某种特定的分布。

利用分布估计算法可以对这些分布进行建模和估计，从而为调度算法的设计提供依据。

3.1 工件到达时间的分布估计工件到达时间的分布估计对于流水车间的调度非常重要。

常见的到达时间分布包括泊松分布、指数分布等。

通过对已有数据的统计分析，可以得到到达时间的分布参数，从而准确估计工件的到达时间。

3.2 工序时间的分布估计工序时间的分布估计同样对调度算法的设计具有重要意义。

在流水车间中，不同工序的时间往往有不同的分布特点，如正态分布、指数分布等。

通过分布估计算法可以对工序时间进行建模和估计，为调度算法的优化提供参考。

4. 分布估计算法在分布式流水车间调度中的实验研究为了验证分布估计算法在分布式流水车间调度中的效果，我们设计了一系列的实验。

实验结果表明，使用分布估计算法可以准确估计工件到达时间和工序时间，并可以在调度算法中应用，从而提高流水车间的生产效率。

分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的研究分布估计算法有多种类型，包括参数估计和非参数估计方法。

参数估计方法是指在假设总体分布的参数已知的情况下，通过样本数据来估计总体分布的参数。

常见的参数估计方法包括最大似然估计、极大后验估计和矩法估计等。

非参数估计方法是指在不对总体分布做任何假设的情况下，通过样本数据来估计总体分布。

常见的非参数估计方法包括核密度估计、K近邻估计和分位数估计等。

在分布式流水车间调度中，分布估计算法可以用来估计关键参数，从而实现优化调度和资源管理。

例如，对于工序时间的估计，可以通过采集车间中的样本数据来估计每个工序的平均处理时间和标准差，然后根据这些估计值来制定合理的调度策略，以最大限度地减少作业的等待时间和延迟。

对于设备利用率的估计，可以通过记录设备的忙闲状态来估计设备的利用率分布，从而合理分配作业任务，提高车间资源的利用效率。

对于作业完成时间的估计，可以利用历史的作业数据来估计作业完成时间的分布，从而根据实际情况合理安排工期和增加生产计划的准确性。

分布估计算法在分布式流水车间调度中的研究主要集中在以下几个方面。

首先，如何选择合适的分布函数和参数估计方法，以更准确地估计流水车间中的关键参数。

其次，如何将分布估计算法应用于实际车间调度中，并与其他优化算法结合，以实现综合调度的优化目标。

此外，还需要考虑分布估计算法对实时数据的处理和适应能力，以应对车间中动态变化的生产环境。

总之，分布估计算法是分布式流水车间调度中重要的研究方向，其应用可以帮助优化调度策略和资源管理，提高生产效率和利润。

通过深入研究分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的应用，可以进一步提高车间的运营效率和竞争力。

“双碳”背景下分布式阻塞流水车间调度问题及其算法研究“双碳”背景下分布式阻塞流水车间调度问题及其算法研究摘要：随着“双碳”政策的实施，传统的工业生产方式面临着巨大的挑战和改革。

分布式阻塞流水车间作为一种新型的生产模式，相较于传统车间具有更高的生产效率和资源利用率，但也面临着车间调度方面的复杂问题。

本文将针对“双碳”背景下分布式阻塞流水车间调度问题展开研究，首先对该问题进行定义和分析，然后提出了相应的调度算法，并通过仿真实验进行了验证。

关键词：双碳，分布式阻塞流水车间，调度问题，算法研究一、引言“双碳”政策的实施旨在推动产业结构的升级和生产方式的转型，以减少碳排放和提高资源利用效率。

在这一背景下，分布式阻塞流水车间作为一种新兴的生产模式吸引了广泛的研究兴趣。

这种车间中有多个独立运行的工作单元，通过流水线连接，形成一个整体的生产线。

然而，由于不同工作单元之间可能存在的阻塞以及资源之间的竞争，车间调度问题成为了该模式面临的重要挑战。

二、分布式阻塞流水车间调度问题的定义与分析分布式阻塞流水车间调度问题旨在确定每个工作单元的调度顺序和分配资源，以最大化整个车间的生产效率。

这个问题的核心是解决阻塞问题和资源竞争问题。

阻塞是指某个工作单元无法继续进行下一道工序，因为前一个工作单元的产出尚未准备好。

资源竞争则是指不同工作单元之间对相同资源的争夺，如机器设备、人力等。

为了解决这一问题，我们可以采用一种基于遗传算法的调度算法。

遗传算法是一种模拟生物遗传和进化过程的优化算法，通过迭代优化解的适应度来获得最优解。

在这个问题中，我们可以将每个工作单元的调度顺序和资源分配作为一个个体，通过交叉、变异等遗传操作来更新和优化解的适应度。

三、基于遗传算法的分布式阻塞流水车间调度算法设计与实现1. 个体表示：将每个工作单元的调度顺序和资源分配表示为一个二维矩阵，其中矩阵的每一行表示一个工作单元，列表示调度顺序和资源分配。

2. 适应度函数：定义一个适应度函数来评估每个个体的优劣程度。

分布式计算中的任务调度算法研究与优化一、引言随着云计算和大数据时代的到来，分布式计算作为一种重要的计算模式得到了广泛的应用。

在分布式计算中，任务调度算法对于提高系统性能和资源利用率起着至关重要的作用。

本文将介绍分布式计算中的任务调度算法的研究现状，并提出一些优化思路。

二、任务调度算法的研究现状任务调度算法是指根据任务的特征和系统的状态，合理地分配资源并安排任务的执行顺序。

在分布式计算中，主要有以下几种任务调度算法：1.静态调度算法：在任务执行前就确定整个执行过程。

这种算法的优点是对系统的压力小，调度精确，适用于任务执行时间可预测且系统负载较低的情况。

缺点是对于系统负载变化频繁或任务执行时间不可预测的情况效果不佳。

2.动态调度算法：根据系统的状态和负载动态地调整任务的执行顺序。

这种算法的优点是能够适应系统负载变化的情况，提高资源利用率。

缺点是调度过程相对复杂，调度效果依赖于系统状态的监测和预测。

3.启发式调度算法：基于启发式规则对任务进行调度。

这种算法的优点是调度过程简单，调度效果稳定。

缺点是无法适应动态变化的系统负载。

三、任务调度算法的优化思路针对上述算法的不足之处，可以从以下几个方面进行优化：1.任务执行时间预测：提高对任务执行时间的预测准确性，可以更好地确定任务调度的顺序。

可以通过历史数据分析、机器学习等方法来建立任务执行时间的模型，并根据实际情况进行调整和优化。

2.资源动态调整：对系统的负载进行实时监测，并根据监测结果对资源进行动态调整。

例如，当系统负载较低时，可以选择将任务调度到负载较重的机器上执行，以提高资源利用率；当系统负载较高时，可以选择将任务调度到负载较轻的机器上执行，以均衡负载。

3.智能调度算法：结合机器学习、优化算法等方法，开发智能调度算法，以适应动态变化的系统负载。

这种算法可以根据系统的特点和任务的需求进行自适应调整，以提高任务执行效率和系统性能。

四、结论任务调度算法是分布式计算中的关键问题之一，对于提高系统性能和资源利用率具有重要意义。