Hybrid particle swarm optimization for solving resource constrainted FMS

In this paper, an approach for resource-constrained flexible manufacturing system （FMS） scheduling was proposed, which is based on the particle swarm optimization （PSO） algorithm and simulated annealing （SA） algorithm. First, the formulation for resource-constrained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained. Then, a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution. The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local minimum and guide it to the global minimum.     

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题，利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力，发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法，并将其应用于求解标准Job-shop调度问题，计算结果以及与其他算法的比较说明，该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法。     

A Beam Search-based Algorithm for Flexible Manufacturing System Scheduling

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｓａｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｉｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｖｅｒｔｉｍｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｖａｒｉｏｕｓｔａｓｋｓ.Ｉｎａｆｌｅｘｉｂｌｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ (ＦＭＳ)ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ,ｓｃｈｅｄｕｌ ｉｎｇｇａｉｎｓｓｐｅｃｉａｌｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｄｕｅｔｏｔｈｅｈｉｇｈｌｅｖｅｌａｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓｏｆａｄｄｉｔｉ…     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

动态柔性制造系统仿真平台

针对通常柔性制造系统（FMS）仿真方法在体现制造系统动态变化特性方面的不足，开发了一种FMS的可视化、分布工仿真平台。该平台模拟真实FMS的运行，较好地体现了离散事件动态系统的特性，可以作为调度、控制算法的测试平台。作为示例，在该平台上成功地实现了一种基于遗传算法的FMS动态调度算法，解决了FMS实时运行中各种突发事件下的再调度问题。     

图像增强技术中的智能算法

提出了一种基于粒子群与模拟退火算法相结合的进化算法.该算法利用模拟退火算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点，通过交换这两种算法的信息得到最优解.将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强，实例计算表明该算法稳定性好，在收敛速度和求解精度方面都优于遗传算法等一些其它进化算法.     

基于虚拟工序队列的FMS动态调度原理与t,t1,t2的轮置处理

从启发式调度的角度来分析了FMS系统调度，并利用虚拟工序队列技术建立了一个FMS动态启发式调度的原理图。然后详细分析了该启发式调度中所遇到的t,t1,t2的轮置问题，提出了轮置的新方法。最后对一个典型的FMS进行了实例仿真。     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合，提出了一种新调度算法，算法分成两步，首先利用遗传算法快速搜索一组较好解，然后利用模拟退火进行群体寻优，这样，既能克服遗传算法过早收敛的弱点，又能加快模拟退火的收敛速度，实验表明，该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法，提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

FMS—AGV传输系统自学习调度方法

针对ＦＭＳ－ＡＧＶ传输系统调度的不确定性因素,对ＡＧＶ在线运行状态参数实时记录并学习,运用动态规划算法和模糊数学的方法,提出了模糊动态规划（ＦＤＰ）算法．给出了适于计算的迭代算式,结合人工智能（ＡＩ）编制了ＡＧＶ传输系统调度软件包．本算法利用在线记录的ＡＧＶ运行数据进行模糊处理和学习,有效地调节用于描述ＦＤＰ算法的模糊模型参数．这种自学习ＦＤＰ算法在ＡＧＶ的路径规划中有较好的适应性．对于一个新的ＦＭＳ－ＡＧＶ系统,经几次规划自学习之后,该算法就能很好地用于系统的实时调度中．     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

基于改进粒子群算法的水电站中长期优化调度的研究

在运用粒子群优化算法求解水电站中长期优化调度问题时,针对粒子群优化算法存在的问题,采用了一种新的改进算法[1],该算法不仅增强了粒子群的全局搜索能力,同时有效避免了算法“早熟”,为水电站中长期优化调度提供了一种有效的解决方法.     

集装箱港口集疏运调度系统作业模式的仿真分析

为解决复杂的集装箱港口集疏运系统多阶段动态调度的问题,借鉴柔性制造系统(FMS)生产调度问题的研究方法,提出了由集装箱集疏运问题向FMS生产调度问题转化的方法和模型;分析了各个阶段动态调度的决策点和决策规则,提出了基于规则的方法实现集装箱集疏运系统的实时动态调度,为集装箱码头调度问题的研究提供了新思路和新方法.利用WITNESS仿真工具分别模拟了面向作业线的静态调度和面向作业面的动态调度两种集装箱集疏运调度模式,结果表明,动态调度模式的效率提高了约9.66%.     

一种启发式实时调度方法在 FMS 加工中心控制器中的应用

作业调度问题一直是ＦＭＳ中一个很重要的课题。本文以济南第一机床厂箱体零件ＦＭＳ为背景，研究了其低层加工中心的实时调度问题，提出了一种基于批量问题的单机启发式实时调度方法，并考虑了工件的进料期、交货期、最大生产率等特征，此方法已在该ＦＭＳ中应用，且具有广泛的实际应用潜力和理论意义     

一种求解项目调度中资源均衡问题的粒子群算法

针对资源受限下的项目资源均衡问题的自身特点,及其与传统资源受限项目调度问题的相似之处,设计了一种以优先值法作为粒子表达RLP问题的粒子群优化算法。选用并行进度生成机制,同时在将资源均衡转化成资源受限下项目调度问题的过程中,根据资源均衡本身的特点,对并行进度生成机制进行处理。最后结合算例进行仿真实验,验证了构建的资源均衡模型以及粒子群算法求解资源均衡问题的可行性。