飞机移动装配线资源水平问题的建模研究

作者： 吴怡薇   陆志强   来源： 工业工程与管理 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 资源水平问题   遗传算法   项目调度  

描述： 针对飞机总装移动装配线的资源水平问题,以最小化资源成本为目标,提出并建立了具有空间约束的资源水平问题的数学模型。针对问题特点,提出了非关键任务调度优先级规则,并以遗传算法为框架,优化非关键任务调度优先级。在解码中,提出利用区间细分的方式来确定非关键任务位置,以提高计算效率,提出并设计了当前任务调度对全局资源水平影响的评估公式,极大提高了未调度任务在后续调度过程中选择更佳调度位置的几率。针对空间约束,构建了包含当前关键任务的局部调整方法。最后通过数据实验验证了算法的有效性和优越性。

考虑物料供应干扰的飞机移动生产线动态调度

作者： 卢斌   陆志强   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 物料供应   动态调度   不确定性   滚动决策   飞机移动生产线  

描述： 针对飞机装配过程中出现的物料供应延期干扰，对飞机移动生产线装配作业调度问题进行了研究。通过对物料供应信息的动态分析，将反应调度决策划分为固定决策和不同场景下的预测决策，并建立了物料供应干扰环境下的动态调度框架。在滚动决策点，以最小化与模板计划的偏差和工期的加权和期望值为目标函数，建立了二阶段近似优化模型。针对模型的决策逻辑，设计了以两阶段禁忌搜索算法为框架的启发式算法，求解滚动决策点的优化问题。不同规模下的数值实验表明，所提出的动态调度方法能够有效利用不断更新的物料供应信息，获得接近后验精确解的调度结果，且相比于传统的调度方法，该方法能更有效地应对物料供应干扰。

考虑物料供应干扰的飞机移动生产线动态调度

作者： 卢斌   陆志强   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 物料供应   动态调度   不确定性   滚动决策   飞机移动生产线  

描述： 针对飞机装配过程中出现的物料供应延期干扰，对飞机移动生产线装配作业调度问题进行了研究。通过对物料供应信息的动态分析，将反应调度决策划分为固定决策和不同场景下的预测决策，并建立了物料供应干扰环境下的动态调度框架。在滚动决策点，以最小化与模板计划的偏差和工期的加权和期望值为目标函数，建立了二阶段近似优化模型。针对模型的决策逻辑，设计了以两阶段禁忌搜索算法为框架的启发式算法，求解滚动决策点的优化问题。不同规模下的数值实验表明，所提出的动态调度方法能够有效利用不断更新的物料供应信息，获得接近后验精确解的调度结果，且相比于传统的调度方法，该方法能更有效地应对物料供应干扰。

飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成建模

作者： 陆志强   曾浚   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   物料配送   飞机移动生产线   空箱回收  

描述： 为了解决飞机移动生产线中作业物料的供给问题,构建了飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上,引入了空箱的回收决策,建立了以小车出行次数最小化为目标的数学模型并设计了一种以遗传算法为框架的启发式算法.在遗传算法较优的全局搜索能力下,综合考虑小车的运载能力与线边空间的存储能力,设计了启发式算法对物料与空箱的组批方式以及小车出行时刻三类变量联合进行决策,并结合了局部搜索算法进行再优化.对提出的算法进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性.

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.