基于混合麻雀搜索算法的燃气表检测线调度优化研究

燃气表检测线的调度问题是典型的柔性开放车间调度问题。针对该问题,以最小化最大完工时间为目标提出了一种混合麻雀搜索算法（HSSA）。首先,根据问题特性设计有效的编码方式,建立了连续空间与离散空间的映射关系;然后,通过混合拟反向学习等多种策略改进原麻雀算法的种群生成方式和寻优机制,增强了算法的勘探能力和开发能力;最后,基于Taillard标准实例和燃气表检测线应用实例进行实验,并与其他算法对比。结果表明,HSSA在求解燃气表检测线调度问题时具有更高的寻优精度,并验证了该算法的有效性和稳定性。     

改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.     

改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题

模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现,针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上,因此提出一种改进的灰狼优化算法（improved grey wolf optimization,IGWO）求解以最小化模糊完成时间和最小化模糊机器总负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题。该算法首先采用双层编码将IGWO离散化,设计一种基于HV贡献度的策略提高种群多样性;然后使用强化学习方法确定全局和局部的搜索参数,改进两种交叉算子协助个体在不同更新模式下的进化;接着使用两级变邻域和四种替换策略提高局部搜索能力;最后在多个测例上进行多组实验分析验证改进策略的有效性。在多数测例上,IGWO的性能要优于对比算法,具有良好的收敛性和分布性。     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

改进MOEA/D算法求解多目标模糊柔性车间调度问题

针对模糊柔性作业车间调度问题中关于求解多目标优化的研究中,利用模糊数表示相关参数,以最小化最大完工时间、总机器负载和最大机器负载为优化目标,提出一种改进MOEA/D算法的权重向量和初始化种群,以优化全局更新配对策略的多目标分解进化算法（I-MOEA/D）,以提高算法寻优能力。与MOEA/D、NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法相比,该方法优于其他算法,同时引入企业工程实例进行分析,证明I-MOEA/D算法具备良好的收敛性和分布性。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

基于新型非支配排序的多目标麻雀优化算法

针对麻雀搜索算法在求解多目标问题中的不足,并且在求解过程中易陷入局部最优与收敛性差的问题,提出了一种改进的多目标麻雀搜索算法。首先,引入了新型非支配排序,找到最优前沿面;其次,将多项式变异和正余弦算法融合到种群进化策略中,增强其搜索能力,通过竞争机制的种群选择方法,降低搜索过程中局部最优粒子和全局最优粒子导致的误差;最后,将改进算法与多种多目标算法在标准测试函数上进行对比,仿真结果表明,改进算法的收敛性与搜索能力均优于其他算法。由此说明该算法具有可靠的多目标寻优能力,能够有效解决多目标优化问题。     

作业车间调度问题的布谷鸟搜索算法求解

布谷鸟搜索算法是一种新型元启发式优化算法,该算法受到自然界中布谷鸟的巢寄生行为启发而提出。首先分析了布谷鸟搜索算法的仿生原理和数学描述,采用基于工序的编码方式对最小化最大完工时间的作业车间调度问题进行布谷鸟搜索算法求解。通过典型算例进行仿真实验,测试结果表明布谷鸟搜索算法求解作业车间调度问题的可行性和有效性,优于萤火虫算法和基本粒子群算法,是解决生产调度问题的一种有效方法。     

求解多目标PFSP的改进遗传算法

针对多目标置换流水车间调度问题（PFSP）提出了一种改进的遗传算法,用于优化最大完工时间和总完工时间。该算法采用启发式算法和随机算法相结合产生初始种群,以保持种群多样性;通过选择、交叉、变异操作以及群体更新策略完成进化过程;当种群进化停滞时,引入群体重新初始化机制恢复多样性。此外,设计了一种变邻域搜索算法,加速种群收敛并跳出局部最优。通过基准测试问题实验以及与其他几个优化算法比较,结果表明,提出的算法无论在求解质量还是稳定性方面都优于其他算法。     

改进的差分进化算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了一种将拉格朗日插值算法与差分进化算法相融合得到的改进的差分进化算法。改进后的差分进化算法通过自适应调整进化参数,动态的调整差分进化的方向,并结合拉格朗日插值来优化差分进化算法的局部搜索能力,引入权重系数对全局搜索和局部搜索加以平衡。针对国内某大型钢厂的实际生产数据建立实验模型,以最小化总完工时间、最小化总断浇时间、最小化炉次间总等待时间和最小化总偏差量时间为目标,将改进的差分进化算法应用于求解炼钢-连铸转炉出现故障的动态扰动事件调度问题,实验结果表明,改进的差分进化算法应用在炼钢-连铸动态调度问题上,有效的缩短了炉次加工总完工时间、炉次间总等待时间和总断浇时间,在合理范围内,有效控制了新生产的调度计划与原始调度计划的时间偏差量,避免了因扰动事件的发生而引起连铸机断浇。     

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。     

Digital twin-based job shop anomaly detection and dynamic scheduling

Scheduling scheme is one of the critical factors affecting the production efficiency. In the actual production, anomalies will lead to scheduling deviation and influence scheme execution, which makes the traditional job shop scheduling methods are not sufficient to meet the needs of real-time and accuracy. By introducing digital twin (DT), further convergence between physical and virtual space can be achieved, which enormously reinforces real-time performance of job shop scheduling. For flexible job shop, an anomaly detection and dynamic scheduling framework based on DT is proposed in this paper. Previously, a multi-level production process monitoring model is proposed to detect anomaly. Then, a real-time optimization strategy of scheduling scheme based on rolling window mechanism is explored to enforce dynamic scheduling optimization. Finally, the improved grey wolf optimization algorithm is introduced to solve the scheduling problem. Under this framework, it is possible to monitor the deviation between the actual processing state and the planned processing state in real time and effectively reduce the deviation. An equipment manufacturing job shop is taken as a case study to illustrate the effectiveness and advantages of the proposed framework.     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题

在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化.为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种双种群混合遗传算法.结合问题特性,设计三维编码以及对应的机器解码方案,采用不同的策略初始化种群以均衡一部分工厂负载,为双种群设计不同的交叉变异算子提高算法的多样性,并利用交换精英解的方法实现两个种群的协作优化,同时针对关键工厂和预防性维护操作设计相应的局部搜索.最后对比现有算法,在同构和异构工厂的算例上进行实验,使用正交试验法优化算法参数设置.实验结果验证了局部搜索以及种群协作的有效性和双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题的优越性.     

遗传算法求解多目标柔性Job-shop问题

本文描述了基于可变机器约束的多目标柔性Job-shop调度问题模型,并应用一种改进的遗传算法进行求解。我们采用了表示工序先后顺序及机器选择的二维编码方式,以多目标优化函数为度量,通过三种遗传操作扩展后代的多样性和算法的搜索空间。仿真结果验证了该算法能有效解决多目标优化问题。     

柔性作业车间调度问题的多目标优化算法

柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性。在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, INSGA-II）求解该模型。INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力。在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性。     

A hybrid discrete particle swarm optimization for dual-resource constrained job shop scheduling with resource flexibility

In this paper, a novel hybrid discrete particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the dual-resource constrained job shop scheduling problem with resource flexibility. Particles are represented based on a three-dimension chromosome coding scheme of operation sequence and resources allocation. Firstly, a mixed population initialization method is used for the particles. Then a discrete particle swarm optimization is designed as the global search process by taking the dual-resources feature into account. Moreover, an improved simulated annealing with variable neighborhoods structure is introduced to improve the local searching ability for the proposed algorithm. Finally, experimental results are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种动态双种群果蝇优化算法求解FJSP

为了有效解决柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种具有较强进化机制的动态双种群果蝇优化算法(DDFOA),该算法采用自适应移动步长,并动态地将种群划分为先进子种群和后进子种群,其中先进子种群侧重局部搜索,后进子种群负责全局搜索。同时针对柔性作业车间调度问题,设计了合适的编码转化方案。最后,对算法的收敛性进行了证明,并选用经典算例对其进行仿真实验,仿真结果验证了DDFOA求解FJSP的有效性。     

考虑多目标的柔性工艺与调度集成优化算法

针对工艺规划与车间调度集成优化问题,在考虑零件的加工工序柔性、工序次序柔性及加工机器柔性的基础上,以最大完工时间、总加工成本和总拖期时间为优化目标,对多目标柔性工艺与车间调度集成问题建模,提出一种基于改进人工蜂群算法的多目标柔性工艺与车间调度集成优化策略,并提出邻域变异操作以及全局交叉操作,对种群进行更新。引入Pareto方法,通过对适应度评价、贪婪准则、Pareto最优解集构造和保存以及解得多样性维护等方面进行改进,设计了一种基于Pareto方法的多目标人工蜂群算法。最后,通过采用基本人工蜂群算法及改进人工蜂群算法对六个工件、五台机床的柔性工艺与车间调度集成问题进行优化,验证了改进算法的有效性。