基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

基于混合教与学优化算法的炼钢连铸调度

根据炼钢厂的实际生产环境,建立了无等待多工艺路线的炼钢连铸模型,提出一种混合教与学优化算法求解该模型。在混合算法中,引入转换规则的教与学优化算法求解离散问题;采用变邻域搜索调整机器选择,教与学优化算法调整调度顺序的方式,将并行问题串行化。对具体实例进行测试,将人工调度方法、遗传算法、教与学优化和混合教与学优化算法的结果进行比较,验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究

分析了生产工艺计划与车间调度系统的集成原理，提出将CAPP模块与基于周期和事件驱动的滚动窗口调度有机地相结合，从而实现工序分段设计的CAPP系统和基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略的生产调度系统的集成。在建立集成模型的基础上，对算法进行研究，把简单遗传算法（SGA）和模拟退火算法（SA）有机结合，使算法优化机制融合和优化结构互补，形成高效的混合遗传算法，使集成系统能适应连续加工过程中复杂的环境变化并高效地完成实时处理，减少突发事件造成的工序大范围的重新设计。实例验证了系统的可行性和有效性。     

基于元胞机和改进GA的大型零件柔性作业车间调度算法

针对大型零件柔性作业车间调度问题,采用改进遗传算法优化元胞机局部演化规则,提出了元胞机和改进遗传算法相结合的混合调度算法。依据总加工时间最短、各工位负荷率高、同一工位组各工位负荷平衡率高的优化目标,建立了离散化后单个静态调度单元的遗传算法优化模型,并结合算例具体说明了优化过程。通过文献实例演算验证了混合算法求解大型零件柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。     

基于GASA有缓冲区约束的混流生产线批量与排序集成优化研究

为解决带有限中间缓冲区的混流生产线中多个连续调度区间的生产计划的批量与排序集成优化问题,以最小化正常完工时间成本、超时完工时间成本和库存成本为目标,建立了优化数学模型,设计并实现了新的基于遗传算法和模拟退火算法的混合求解算法,通过与自适应遗传算法进行计算试验比较,验证了所提出的混合算法的可行性和有效性。     

基于交替迭代遗传算法的成批车间生产计划与调度的集成优化

研究了一类零部件混批生产车间需要加工准备的多周期成批生产计划与调度的集成优化问题,建立了生产计划和调度集成优化的非线性混合整数规划模型.并提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题.其主要思想是给定计划用一混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用两个混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

混合多处理机任务作业车间调度问题的仿真研究

针对现代钢结构制造企业车间生产中工件的一道加工工序需要不止一台处理机(工人、设备等)同时加工处理的情景,建立了混合多处理机任务作业车间调度模型。同时,结合企业生产过程中快速改变生产环境的生产方式,利用PlantSimulation仿真软件实现仿真模型。此外,针对遗传算法局部搜寻能力较弱设计混合优先调度规则的混合遗传算法对仿真模型进行优化。最后,通过算例对仿真模型和优化算法进行验证,并针对某钢结构车间的实际生产问题进行调度安排。     

基于机床加工匹配特性的混合流水车间绿色生产调度

针对混合流水车间绿色生产过程中的设备选择和调度目标匹配问题,提出基于机床加工特性的多目标调度模型和改进遗传算法。该算法建立了混合流水车间调度的时间、能耗与成本优化模型,采用模糊隶属方法描述了机床加工特性,在遗传算法求解过程中通过机床加工特性隶属度与调度目标的权重系数匹配关系,建立了自适应的交叉、变异和优势保留策略,在每一代迭代中提高在调度目标方向上的选择压力,加速收敛。通过实例分析对比了不同算法的优化结果,从而验证了模型及算法的有效性,并提出了高效、节能、经济和综合4种调度生产模式,为混合流水车间绿色生产提供了指导。     

考虑多目标的工艺规划与调度集成问题研究

针对工艺规划与调度集成问题在多目标优化方面的不足,考虑将多目标优化集成到工艺规划与调度集成问题中。以最长完工时间、加工成本及设备最大负载为优化目标,对该多目标工艺规划与调度集成问题进行建模,并提出了一种非支配排序遗传算法,鉴于加工信息的多样性,使用多层结构表示可行解,对该算法的选择及遗传操作等步骤进行了设计。最后,以实例验证了上述模型的正确性及算法的有效性。     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

多目标批量生产柔性作业车间优化调度

研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。     

遗传调度算法的研究

提出一种基于２算法进行生产调度优化的算法,该算法通过ＧＡ,启发式调度以及评价算法的有机结合,在调度效率较高的情况下,实现调度方案的全局优化。特别是这种方法为ＧＡ在调度系统中的应用提供了经验,也为解决工艺计划与生产调度的集成提供了一种有效的优化手段。     

成批生产计划调度的集成建模与优化

针对多品种批量生产类型,建立了调度约束的生产计划与调度集成优化模型。模型的目标函数是使总调整费用、库存费用及生产费用之和最小,约束函数包括库存平衡约束和生产能力约束,同时考虑了调度约束,即工序顺序约束和工件在单机上的加工能力约束,保证了计划可行性。该模型为两层混合整数规划模型,对其求解综合运用了遗传算法和启发式规则,提出了混合启发式求解算法。最后,针对某机床厂多品种批量生产类型车间进行了实例应用,对车间零件月份作业计划进行分解,得到各工段单元零件周作业计划,确定了零件各周生产批量与投产顺序。     

基于改进遗传算法的生产车间多工艺计划调度研究

建立了基于多工艺加工计划的生产调度数学模型,给出了基于改进遗传算法的无辅助加工时间多工艺加工计划调度算法,通过与国外学者提出的算法相比较,证明了该算法的正确性和优越性,实验结果表明,模型是正确的,算法是有效的。     

基于共同进化算法的多工艺路线决策研究

针对传统单种群进化算法(ConventionalEvolutionaryAlgorithm,CEA)求解CAPP中多工艺路线决策与生产调度集成的不足,提出利用共同进化算法(SymbioticEvolutionaryAlgorithm,SEA)来实现单件小批量生产和面向定单生产的柔性工艺设计和生产调度的集成。并对共同进化中工艺子种群和调度子种群的基因编码、染色体的交叉、变异和共同进化个体的选择做了探讨。最后以算例验证了基于动态资源条件下,共同进化算法能够实现系统的全局优化,表明此算法能够较好地解决CAPP和生产调度的集成。     

A genetic-algorithm-based optimization model for scheduling flexible assembly lines

In this paper, a scheduling problem in the flexible assembly line (FAL) is investigated. The mathematical model for this problem is presented with the objectives of minimizing the weighted sum of tardiness and earliness penalties and balancing the production flow of the FAL, which considers flexible operation assignments. A bi-level genetic algorithm is developed to solve the scheduling problem. In this algorithm, a new chromosome representation is presented to tackle the operation assignment by assigning one operation to multiple machines as well as assigning multiple operations to one machine. Furthermore, a heuristic initialization process and modified genetic operators are proposed. The proposed optimization algorithm is validated using two sets of real production data. Experimental results demonstrate that the proposed optimization model can solve the scheduling problem effectively.     

基于GASA优化算法的不确定条件下Job-Shop调度问题研究

针对不确定因素和动态干扰事件下Job-Shop调度问题,基于模糊数理论和动态调度策略,综合考虑完工时间、机器加工成本和机器负荷,建立了作业车间多目标不确定性调度模型;为了求解该调度模型,结合遗传算法和模拟退火算法的特点,设计了遗传模拟退火混合算法,并针对作业车间的复杂性要求,对算法的编码解码、交叉变异算子以及保优策略等方面进行了改进;通过仿真,得到了初始调度方案,然后在此基础上,采用动态调度策略对紧急插单、机器故障、工件取消和交货期变更等不确定干扰事件进行了研究.通过对某电动产品生产公司车间进行的实证研究结果表明,根据上述研究得到的较好的调度方案,可以有效地提高机器利用率和客户满意度.该模型和算法能够较好地应用到企业实际生产中.     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

基于免疫遗传算法的工艺设计与调度集成

为实现工艺设计与调度的并行分布式集成，建立了工艺规程调度仿真优化的数学模型，确定了模型的决策空间、目标函数及约束条件。提出了一种协同进化免疫遗传算法，用以同时优化零件的备选工艺规程组合和调度方案，通过工艺种群及调度种群的相互促进，实现协同进化，依据抗体的亲和力及抗体浓度来保持群体的多样性，根据抗体的激励度来进行免疫选择，采用最优解保持策略，确保算法的收敛性，考虑编码特点，工艺抗体采用均匀交叉及随机扰动变异，而调度抗体采用均匀顺序交叉及倒位变异。通过对10台设备10种零件的实例仿真，验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

分析了汽车运输的特点和成本,针对配送企业,建立了实际的物流配送,并量化各项评价指标,给出了采用遗传算法进行优化调度的数学模型,并结合两阶段法和改进的遗传算子编写了实现算法。