基于遗传算法与仿真联合的车间调度方案优化

以车间生产系统仿真模型为仿真器，以改进的遗传算法模块为优化器，通过Socket实现联合求解调度优化问题。结果表明，优化的调度方案相比实际完成时间减少19.4%；相比考虑实际因素的仿真时间减少14.3%。通过遗传算法与仿真模型的联合求解，找到了较优的调度方案，实现了生产能力的有效提升。     

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。     

改进的遗传算法在车间作业调度中的应用研究

作业调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法作为一种通用的优化算法在求解JSP中得到了广泛的应用.针对车间作业优化调度问题,通过对原有遗传算法进行了改进,建立了具体的基于遗传算法的改进模型,使其在优化过程中自动给出比较合适的交叉概率和变异概率,并保持群体的多样性,方法和解决步骤,显著提高了搜索效率.较好地解决了车间资源优化调度问题.     

基于改进遗传算法的多目标柔性车间调度问题研究

通过对车间生产调度的特点和算法的研究,建立了离散车间多目标动态调度的数学模型及设计了改进的遗传算法。以最大完工时间最短、总延期时间最小和设备总负荷最小这3个目标作为车间生产优化目标调度模型。利用改进的遗传算法确定车间调度的最优解。最后通过实例分析,验证了算法的可行性。     

用于供水系统直接优化调度的蚁群改进算法

在城市供水系统中建立了多目标在线直接优化调度模型，并对影响优化调度的各方面因素进行了系统的分析和挑选。使用化多为一的乘除法，将该多目标决策问题转化为单目标问题求解，提出了使用乘法形式的罚函数将模型中的约束函数转化为目标函数。采用蚁群算法求解调度模型。为了更好地得到全局最优解，对算法进行了改进，加入了更多的决策点，实现蚁群算法的二进制编码方法，并采用单只最优蚂蚁更新路径上的外激素值、外激素值限定在一定范围内等改进方法。使用改进算法实现了某小区供水系统的直接优化调度，并与遗传算法优化调度的过程进行了对比，新算法在优化时间及得到最优解的次数上都优于遗传算法。     

船舶平面分段的非完全混合流水线调度

针对船舶平面分段流水线生产中存在的计划不准确、调度滞后、生产效率低等问题,分析平面分段流水线的特点,提出一类非完全混合流水线调度模型,并对该类调度问题进行优化研究。同时,综合考虑非完全混合流水线调度问题的特殊性及船舶建造的复杂性,以分段最大完工时问最小化为优化目标,建立两阶段的非线性整数规划模型,并利用分支定界法优化求解。结合某船厂实际数据进行实例验证和多次数值实验,并与混合遗传算法进行对比。结果表明,该模型和算法能有效解决平面分段流水线调度中存在的问题。     

复杂形状船舶分段建造空间调度优化算法

为了提高船舶分段建造场地装焊工场的利用率,提出复杂形状船舶分段的分层嵌套空间调度算法,算法将分段空间调度分为调度序列优化和布局寻优两个过程。针对不同的复杂形状分段提出一种通用的分段布局位置干涉检测方法,在此基础上采用栅格遍历与位置筛选的方法求解分段在装焊工场中的布局优化位置;分段调度序列采用基于优先级和遗传算法的混合排序优化方法,序列优化过程中调用分段布局寻优方法。计算结果表明,该算法可明显提高装焊工场的利用率,是解决分段空间调度的一种有效方法。     

考虑刀具剩余寿命的工件流-刀具流综合调度研究

为解决FMS中工件流-刀具流的调度优化问题,考虑刀具剩余寿命,以完成时间最短为优化目标,建立了工件流-刀具流综合调度模型,提出了改进和声-遗传算法,并对模型进行优化求解.设计了MSOS+TSOS编码方式和GS初始化方法,从而显著提高了算法的收敛性能和求解效率.算例结果表明,该模型能有效降低完工时间,并且算法的收敛速度和稳定性也得到了明显提高,大大降低了问题求解的迭代次数.     

JIT柔性混合流水车间生产调度问题研究

针对混合柔性流水车间多种工艺路线的生产调度问题,分析了生产工艺计划与车问调度系统的集成原理,建立目标模型,通过将简单遗传算法加以改进,在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把进化后的遗传算法（SGA）和改进的模拟退火算法（SA）有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成较为高效的混合优化算法,并对问题进行求解。最后给出了一个具体算例,验证算法的有效性和先进性。     

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。