基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。     

平顺移动下等量分批FJSP多目标优化研究

为解决平顺移动下等量分批柔性作业车间调度问题多目标优化的困难,对平顺移动下等量分批柔性作业车间调度多目标优化方法进行了深入研究。首先,针对平顺移动方式下等量分批柔性作业车间调度的特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。其次,提出并设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用一种基于工序及设备编码的分段编码技术进行编码,采用分段交叉和变异的特殊遗传算子实现遗传进化,应用4种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。最后,通过案例分析验证了方法的有效性。     

基于改进狼群算法的柔性作业车间调度研究

将一种改进的狼群算法用于解决柔性作业车间多目标调度优化的难题。以工件的最大完工时间和机器能耗为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型；针对传统狼群算法容易陷入局部最优的缺点提出了一种改进的狼群算法，通过对狼群算法智能行为的改进，从工序和机器2个层面设计个体编码，引入POX (precedence operation crossover)交叉操作，保证解的合法性，提高算法的全局搜索能力；通过对2个车间实例的对比实验来验证改进狼群算法的有效性。实验结果表明，提出的改进狼群算法不仅具有良好的全局搜索能力，寻优能力较其他算法也有所提升，能够为制造业提高生产效率提供新的解决思路。     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

基于动态交互层的柔性作业车间动态调度问题研究

为快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间以及紧急订单生产完成时间为优化目标的柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,提出一种更加适用于动态排产的动态交互层DIL (Dynamic Interaction Layer)来代替滚动窗口。设计了粒子群遗传混合算法PSGA (Particle Swarm Genetic hybrid Algorithm),将粒子群算法中位置更新策略与遗传算法基因突变融合,加强算法局部搜索能力。针对柔性作业车间订单加急的意外状况,采用DIL与PSGA相结合的方法求解动态调度问题。通过仿真实验,验证了DIL处理紧急订单的能力和PSGA算法的有效性。     

生产能力约束条件下的柔性作业车间调度优化

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的深化,为解决实际生产系统中作业车间调度资源受限问题提供了方案.从生产能力约束条件出发构建柔性作业车间调度模型,以最大完工时间最小和最大机器负荷最小为目标函数,并提出了基于此的改进遗传算法.该算法采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,利用改进多父代交叉算子和多点变异进行遗传操作,在充分保留父代优良基因的同时保证了种群的多样性,克服了传统遗传算法易于早熟或收敛慢的缺点.最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法优化生产能力约束条件下柔性车间调度问题的可行性和有效性.     

一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

自适应多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点，提出了一种新的自适应多目标遗传算法，其特点包括：同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车问调度问题中交叉变异操作的局限性；根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性；引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性；采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体。实验结果证明该算法在多目标柔性工作车间调度问题的应用上，可以产生分布性较好的高质量的解。     

动态柔性作业车间优化调度与决策方法

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。     

基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题,利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数来表征加工时间和交货期信息,并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度,用拖期可信度来度量药品生产发生拖期的概率,建立以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型,提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法,并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明,给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景,而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解,相比经典布谷鸟算法,该算法有更好的性能。     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

病毒遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点,设计了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉,变异方法对主群体进行传统的遗传操作。并引入病毒群体来感染主群体,将主群体的全局进化和病毒群体的局部进化进行动态结合,克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点。实验证明此算法的有效性。     

两级排序遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

由于在遗传算法的搜索寻优过程中种群有收敛于单一个体的趋势,为了减轻这种趋势,在Pareto多目标遗传算法的基础上做了一些改进,即用Pareto最优概念对种群进行第一级排序,然后计算种群中每个个体与同Pareto级别所有个体之间的全局拥挤距离作为该个体的次要属性进行第二级排序,根据这两级排序的结果进行联赛制选择操作和交叉变异操作。为了验证算法的性能,以多目标柔性工作车间调度问题作为实例并针对柔性工作车间调度问题的特点设计了相应的交叉变异方法。仿真结果表明该算法可以产生更多的分布在非劣解前沿上的解。     

粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

粒子群算法是一种新出现的群智能优化算法。本文针对柔性工作车间调度问题的特点构造了此问题的粒子表达方法，给出了具体的算法应用过程，并与遗传算法做了对比实验。实验结果表明粒子群算法在柔性工作车间调度问题的应用上是十分有效的。     

基于均匀设计的多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

采用均匀设计技术合成多个适应度函数以提高搜索方向的空间均匀性,并针对多目标柔性工作车间调度问题的特点,设计了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异的操作以及小生境技术、精英保留策略和遗传操作自适应调整策略来提高种群的多样性和搜索的效率。实验证明,本文提出的算法所得结果比较理想。     

基于混合QPSO的模糊柔性作业车间调度问题研究

针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,利用三角模糊数表征相关的时间参数并提出了一种混合量子粒子群算法进行求解,在充分发挥量子粒子群算法全局搜索能力的基础上,设计了边界修正与协作更新策略增加其搜索效率,同时使用交叉算子和路径重连技术直接对优秀粒子所映射的工序编码操作,弥补了大多数连续算法在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端。通过5个经典的测试算例以及光纤制造车间的实例分析,说明所提方法在寻优效率上要高于原始的量子粒子群算法和另外3种近期文献中的算法,具有较好的实际运用价值。