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针对任务随订单动态到达环境下的纺织面料染色车间动态调度问题,以最小化总拖期时间为优化目标,提出了基于多智能体循环近端策略优化(MA-RPPO)强化学习的完全反应式调度方法。首先,针对染色车间调度的组批和排缸两个子问题,设计了组批和排缸两个强化学习智能体;然后,针对车间任务的动态性,引入长短期记忆网络(LSTM)提取车间动态信息,提高智能体对动态环境的自适应能力;进一步提出组批智能体和排缸智能体的交互机制,实现组批与排缸全局优化;最后,抽取问题约束与优化目标的相关特征并设计奖励函数,通过动态调度机制驱动智能体的交互学习获得最优调度策略。经某印染企业的实例验证表明,所提方法对不同规模问题的求解性能均优于多种常用的高性能启发式规则,有效降低了产品的总拖期时间,提升了企业订单的准时交付能力。 相似文献
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为降低并行机作业车间等量分批多目标优化调度问题的复杂度,提高优化效率,提出了一种基于仿真技术和改进非支配排序遗传算法的分步优化方法.建立了一类以完工时间最短和总制造成本最低为优化目标的并行机作业车间等量分批多目标优化调度模型;将各产品进行等量分批,以Witness为仿真平台建立并行机作业车间等量分批生产仿真模型,通过组合仿真优化得到产品理想的等量分批方案,从而将原问题转化为并行机作业车间多目标优化调度问题;设计了一种改进的非支配排序遗传算法,对并行机作业车间多目标优化调度进行求解.通过算例分析验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度 总被引:16,自引:0,他引:16
采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性. 相似文献
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金属加工行业中,冲压成形能量消耗相对较大,因此,对冲压成形加工开展低碳节能的研究具有重要的实际意义。为解决冲压车间多目标节能调度问题,在深入分析低碳作业车间调度和某冲压车间生产现状的基础上,结合冲压生产过程中的能耗特性分布曲线,建立以最小化最大完工时间、加工总成本和加工总能耗为目标的冲压车间多目标节能调度优化模型,并设计了基于多层编码的遗传算法求解该模型。最后,结合某企业的冲压车间生产实际进行案例研究得出,冲压车间多目标节能调度优化模型在一定程度上可降低冲压车间加工总能耗,同时使得最大完工时间和成本较优,验证了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献