基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

基于演化博弈的敏捷车间单元动态调度

为了满足现代制造业的敏捷性要求,面向敏捷车间的单元动态调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间单元动态调度框架。基于文献述评,提出自上至下以及自下至上相结合的单元动态调度思想,分析单元动态调度的内涵及特征,建立融入模糊理论的单元动态调度综合满意度函数。考虑敏捷车间中Agent的有限理性以及决策支持信息的不完全不完美性,运用演化博弈论,给出Agent的资源优选演化稳定策略解释。接着,利用协同演化遗传算法求得面向多项工作任务的车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间单元动态调度的最满意决策。最后提供陕西装备制造业的调度实例,验证了上述调度方法的有效性及可行性。     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

多目标模糊柔性作业车间调度问题优化

为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。     

半导体芯片制造混合调度方法

针对半导体制造系统设备性能的多样性、多产品混合加工以及可重入性等特点,采用遗传算法和动态调度规则结合的方法优化生产过程.首先,通过遗传算法优化工件加工路径;然后,通过动态控制策略确定工件加工顺序.最后,进行仿真实验,比较了不同动态调度规则和遗传算法混合使用的效果.结果表明,通过遗传算法能够得到较优化的结果.     

基于改进遗传算法的多车间计划与调度

生产计划与调度是企业生产和管理的核心内容,传统的单车间调度优化不能满足多车间调度优化的要求.针对这情况,提出一种基于改进遗传算法的层次化多车间计划和调度优化方案,其中生产计划层负责零件的分发,车间调度层负责零件加工路线的规划.以一个三制造车间的调度优化为例,验证多车间调度模型的有效性.结果表明所提出的方案在将加工零件合理地分配到适当的车间同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决分布式多车间调度优化问题提供一种有效而又实用的方法.     

动态柔性生产调度中的分布式协同决策

针对任务分配问题的求解，描述了基于多自主体分布式协同决策的车间层动态柔性生产调度，给出了整个调度系统及其组成单元的结构，并对任务分配过程中所运用的基于协议网模型的谈判和一种使用决策矩阵的多准则决策方法进行了讨论。     

基于Multi-Agent技术的露天矿山生产调度系统框架的构建

针对于露天矿山生产调度系统的复杂非线性、工艺点多面广等特性,引进具有分布式管理特性的多智能体技术,建立基于多智能体技术的露天矿山生产调度系统.在系统中将生产调度分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent、破碎Agent以及资源Agent六个单智能体.运用具有较强非线性拟合能力的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行局部与整体的建模,并利用粒子群优化算法对模型进行优化,得出最优化生产调度方案.对矿山实际生产调度方案的制定具有一定的参考价值.     

基于混合元胞遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间最小、机器最大负荷最小、总机器负荷最小为优化目标的多目标优化模型.引入多色集合理论,建立了柔性车间调度问题的多色集合约束模型,提出了基于多色集合约束模型的元胞遗传算法(apolychromatic collection based cellular genetic algorithm,PCGA),以解决遗传算法在求解柔性车间调度问题时表现出的早熟和收敛性不足等问题.用改进的元胞遗传算法求解柔性车间调度的多目标优化算例,并与其它遗传算法进行比较,实验结果表明,基于多色集合的改进元胞遗传算法在求解此问题时更为高效.     

基于目标级联法的作业车间调度

为求解大规模的车间调度问题,基于层次性优化的目标级联法,建立一种带层次性的车间调度模型,并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例,验证所建立的车间调度模型的有效性.实验结果表明,该车间调度模型不仅能解决大规模车间的分层调度问题,而且能根据加工时间和工件数量动态、合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径.     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

含运输时间的柔性作业车间调度问题研究

在工厂实际生产中,零件加工的运输时间占整个加工时间的比例是很大的,这个时间在生产调度时不可忽略。为了更合理的研究柔性作业车间调度问题,将运输时间考虑进调度模型之中,并在经典遗传算法的基础上进行改进,设计了一种新的启发式规则算法,嵌入在遗传算法中,用于该问题的求解。通过计算结果的比较,证明此调度模型更符合实际生产情况。改进后的算法能够得出解的效率更高。     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

分散网络化制造模式下协调调度的遗传算法

讨论了在生产实际问题中利用遗传算法实现具有各制造单元间协调功能的生产计划与调度系统，为了把遗传算法应用到生产实际的协调调度的环境中，提出了自己的编码方式，在此基础上实现了针对调度问题的遗传算法，并通过Agent实现异地调度系统之间的协调通信，这一工系统适合于分布式、自治的场合，满足分散网络化控制中各个分布式单元具有智能与自主的控制特征要求。     

一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度

针对传统的单车间调度优化不能满足分布式车间调度优化的需求,提出一种基于目标级联法和粒子群算法的层次化柔性分布式车间调度优化模型,其中的生产计划层负责零件的分配,车间调度层负责零件加工路线的规划.以2个柔性制造车间组成的调度优化问题为例,验证该调度模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型在将加工零件合理地分配到适当车间的同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决柔性分布式车间调度优化问题提供一种有效方法.