面向离散制造系统的集成式工艺规划与车间调度问题研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51375004
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:82.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0510.制造系统与智能化
- 结题年份:2017
- 批准年份:2013
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2014-01-01 至2017-12-31
- 项目参与者:李培根; 李卫东; 文笑雨; 张春江; 周音志; 牟健慧; 万亮; 王文文; 张昭;
- 关键词:
项目摘要
In the Youth Project of NSFC, a series of deep researches on the Theory, Methods of the Integrated Process Planning and Scheduling (IPPS) Problem with Its Extension has been carried out. And several important progresses have been achieved. One fitness landscape based on Logistic Model has been proposed for IPPS. And based on the fitness landscape, an active learning genetic algorithm has been designed to solve the IPPS effectively. Moreover, an optimization method based on interval theory has been proposed for the fuzzy IPPS problem. In this project, 25 papers have been published or accepted. In them, there are 16 international journal papers, 11 papers are indexed by SCI or accepted by SCI journals and 12 papers are indexed by EI or accepted by EI journals. This project also has published 1 book. In future, we plan to do the further researches on the IPPS for Discrete Manufacturing Systems (DMS). Firstly, based on the features of DMS, the models of the IPPS problems which consider setup times and transportation times, multi-shop and low carbon will be constructed to explore the fitness landscapes of these IPPS problems. Based on the fitness landscapes, the effective solving algorithms will be designed. And then, combining the above factors, we try to achieve the collaborative optimization for multi-objective IPPS problem under the integrated environment. Finally, the IPPS prototype system for DMS will be designed and developed.
在青年科学基金项目中,针对集成式工艺规划与车间调度(IPPS)问题的理论、方法及其扩展,开展了一系列的研究,取得了一些重要的研究进展。提出了一种基于阻滞增长模型的IPPS问题适应度地形结构,并设计了基于主动学习遗传算法的IPPS求解算法和基于区间理论的模糊IPPS优化方法。该项目共发表/录用论文25篇,其中国际期刊论文16篇,SCI收录/源刊11篇,EI收录/源刊12篇。出版专著1本。在青年基金已有成果基础上,未来拟针对面向离散制造系统的IPPS问题开展研究。首先基于离散制造系统的特点,建立带准备时间和传输时间、多车间以及低碳环境下的IPPS问题模型,并在模型基础上探索问题的适应度地形;基于适应度地形结构,设计高效求解算法;然后综合考虑以上因素,实现综合环境下多目标IPPS问题的协同优化;最终,设计开发原型系统。
结项摘要
离散制造系统具有生产环境不确定性强、产品工艺复杂、多车间并行、异步生产等特点。本项目依照计划对离散制造系统的工艺规划与车间调度集成(IPPS)问题开展了系统深入研究:.1. 对带准备时间和传输时间的IPPS问题理论与方法进行了研究。建立了考虑准备时间和传输时间的多目标车间调度问题混合整数规划模型,提出了一种基于多目标灰狼算法的求解方法。.2. 对多车间IPPS问题理论与方法展开了研究。建立了缓冲区数量和时间受限的带约束的混流车间调度模型,提出了基于离散人工蜂群算法的炼钢连铸调度优化方法,采用多种邻域搜索方式结合的离散人工蜂群算法,并加入未改进计数来标明解的状态和搜索方式的转换,加快对优质解的邻域搜索。.3. 对离散制造系统的低碳IPPS问题理论与方法进行了深入研究。构建了面向离散制造系统的作业车间能量系统评价指标体系,建立了离散制造系统作业车间低碳调度问题混合整数规划模型,提出了面向离散制造系统的低碳IPPS问题智能优化求解策略与方法。.4. 对综合环境下的多目标IPPS问题建模与协同优化方法展开了研究。建立了动态和不确定环境下的多目标IPPS问题数学模型,提出了基于HBMO的多目标不确定IPPS问题求解方法。.5. 开发了面向焊接车间的调度系统并在相关企业得到应用。.本项目在离散制造系统IPPS问题理论与方法方面取得较重大突破,取得原创性成果。本项目共发表论文36篇,其中SCI收录29篇,2篇入选ESI高被引论文,出版专著1部,申请发明专利2项,软件著作权7项,项目负责人获得了湖北省自然科学基金杰出青年项目资助(已公示)。项目研究成果丰富了车间调度与智能算法的理论研究,推动了学科发展,具有重要科学意义;同时也为离散制造系统高效稳定运行提供了有效的手段,具有重要的应用价值。
项目成果
期刊论文数量(25)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(2)
A hybrid multi-objective grey wolf optimizer for dynamic scheduling in a real-world welding industry
用于现实焊接行业动态调度的混合多目标灰狼优化器
- DOI:10.1016/j.engappai.2016.10.013
- 发表时间:2017-01-01
- 期刊:ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- 影响因子:8
- 作者:Lu, Chao;Gao, Liang;Xiao, Shengqiang
- 通讯作者:Xiao, Shengqiang
Optimisation of the reverse scheduling problem by a modified genetic algorithm
改进遗传算法逆向调度问题的优化
- DOI:10.1080/00207543.2014.988890
- 发表时间:2015-12
- 期刊:International Journal of Production Research
- 影响因子:9.2
- 作者:Mou. J;Gao. L;Li. X;Lu. C;Hu. H
- 通讯作者:Hu. H
A hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search for dynamic integrated process planning and scheduling
动态集成流程规划与调度的变邻域搜索混合遗传算法
- DOI:10.1016/j.cie.2016.10.015
- 发表时间:2016
- 期刊:Computers & Industrial Engineering
- 影响因子:7.9
- 作者:Xia Hao;Li Xinyu;Gao Liang
- 通讯作者:Gao Liang
Energy-efficient multi-pass turning operation using multi-objective backtracking search algorithm
使用多目标回溯搜索算法的节能多道车削操作
- DOI:10.1016/j.jclepro.2016.07.029
- 发表时间:2016-11-20
- 期刊:JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION
- 影响因子:11.1
- 作者:Lu, Chao;Gao, Liang;Chen, Peng
- 通讯作者:Chen, Peng
Surface roughness prediction in end milling by using predicted point oriented local linear estimation method
使用预测点局部线性估计方法预测端铣表面粗糙度
- DOI:10.1007/s00170-015-7884-6
- 发表时间:2016
- 期刊:International Journal of Advanced Manufacturing Technology
- 影响因子:3.4
- 作者:Wen Long;Li Xinyu;Gao Liang;Yi Wenchao
- 通讯作者:Yi Wenchao
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