采用拉格朗日松弛法调度具备可变加工时间的实际混合流水线问题

简介：
本文探讨了运用拉格朗日松弛方法解决实际生产中混合流水线作业调度优化问题，重点关注工件具有可变处理时间和任务重新排序的情况。通过建模和算法设计，寻求提高生产线效率与灵活性的解决方案。 本段落探讨了在钢制造-连续铸造（SCC）过程中出现的实际混合流水车间(HFS)调度问题。由于SCC过程是钢铁生产中的瓶颈环节，并且需要昂贵的、能耗高的设备持续运行，因此有效地进行SCC调度对于提高整个系统的生产力和节约成本至关重要。鉴于SCC调度被认为是最具挑战性的工业调度难题之一，本段落旨在提供一种解决实际问题的有效方案。 在处理此过程中，需考虑多个特点，包括批量约束以及最后阶段可变的加工时间等。基于时间索引公式及机器容量松弛原则，文章提出了三种拉格朗日松弛(LR)方法来应对这一挑战。这三种LR方法将原始问题分解为作业级、批次级和机器级子问题，并采用多项式动态规划算法求解。 通过拉格朗日对偶（LD）技术解决这些分解除后的子问题，文中使用了一种高效的全局收敛性子梯度算法来完成任务。实验结果表明，在三种方法中，基于作业级别的分解策略最有效；而批次级的处理则在整体效率上表现最佳。因此，该研究对于实际操作中的混合流水车间调度具有重要的理论和实用价值。 文章指出SCC过程是复杂且灵活的制造流程，并因其内在特性（如可变加工时间和批量限制）使得其调度问题尤为棘手。本段落提出了一种基于拉格朗日松弛技术的方法来应对这种复杂的挑战，以优化生产流程、提高效率并减少成本为目标。 通过将原问题分解为更小的部分并通过多项式动态规划算法求解这些部分，该方法能够有效地找到可行的解决方案，并在实验中展示了其高效性和有效性。这种方法不仅提高了解决此类复杂调度问题的能力，还提供了实际应用中的潜在价值，有助于制造企业优化生产流程、降低成本并提升市场竞争力。