讲座题目 | 将现实世界的机器人单元优化为通用的作业车间调度系统 | ||||
主办单位 | 交通运输学院 | ||||
联合主办单位 | 福建省北斗导航与智能交通协同创新中心 | ||||
讲 座 人 | 刘仕强 | 讲 座人职 称 | 教授 | 主持人 | 陈德旺 |
讲座类型 | 自然科学 | 讲座对象 | 全校师生 | 时 间 | 2024-10-11 10:00 |
地 点 | 交通运输学院520会议室 | ||||
讲座人 简介 | 刘仕强,福州大学经济与管理学院“闽江学者”特聘教授,复杂系统优化与管理创新团队负责人,博士生导师。也曾是西南交通大学交通与运输学院的特聘教授。在学术方面,目前已发表学术论文100多篇,其中SCI收录60多篇,许多为一作和通讯论文发表在运筹学管理学领域多个国际权威期刊,包括Transportation Science等。在新加坡和澳大利亚求学和工作20多年,在澳期间,被授予澳大利亚矿业优化研究所的最佳科技论文奖,澳大利亚运筹学协会授予的杰出青年科学家奖章,科学工程院院长颁发的学术优秀奖等。 | ||||
讲座 主要内容 | 在现代制造业中,机器人单元的应用日益广泛。一个现实世界中的机器人单元可以被转化为一个通用的车间系统,该系统由多台固定机器人组成,这些机器人负责在生产过程中对产品进行多个阶段的加工与制造。这些生产阶段可以被视为一系列工作任务,固定机器人在这些任务中起到关键作用。此外,该机器人单元还配备了移动机器人,用于在车间内部的各个生产阶段之间运输部件,从而连接各个加工环节。移动机器人的存在,使得机器人单元能够在加工阶段之间更高效地传递半成品和部件,提升了生产效率。此外,该系统还包含一个用于初始化和储存原材料的仓库,以及一个堆场用于存放加工完成的成品。 基于这一复杂的生产环境,提出了一种全新的调度问题——“具有机器人运输的并行机车间调度问题”(BPMJSSRT)。该问题的核心挑战在于协调固定机器人和移动机器人之间的工作流程,确保生产过程的连续性和高效性。为了解决这一问题,开发了一种创新的基于图的构造算法,用于生成一个良好且可行的BPMJSSRT调度方案。该算法通过构建图结构,将生产中的各个加工阶段、运输路径及其可行性约束直观地表示出来,从而找到最优的调度路径。在此基础上,进一步引入了元启发式算法对初始方案进行优化。结果表明,所提出的BPMJSSRT方法,为复杂车间环境下的调度管理提供了前沿的技术手段。该方法具有广泛的应用前景,可用于多个制造行业的自动化生产线,推动智能制造和工业4.0的发展进程。 |