求解多目标流水车间调度Pareto最优解的遗传强化算法

针对多目标流水车间调度Pareto最优问题, 本文建立了以最大完工时间和最大拖延时间为优化目标的多目标流水车间调度问题模型, 并设计了一种基于Q-learning的遗传强化学习算法求解该问题的Pareto最优解. 该算法引入状态变量和动作变量, 通过Q-learning算法获得初始种群, 以提高初始解质量. 在算法进化过程中, 利用Q表指导变异操作, 扩大局部搜索范围. 采用Pareto快速非支配排序以及拥挤度计算提高解的质量以及多样性, 逐步获得Pareto最优解. 通过与遗传算法、NSGA-II算法和Q-learning算法进行对比实验, 验证了改进后的遗传强化算法在求解多目标流水车间调度问题Pareto最优解的有效性.     

基于多目标粒子群算法的混合流水车间调度方法研究

混合流水车间调度问题HFSP是一种具有很强应用背景的生产调度问题。本文给出了一种HFSP多目标调度模型,提出了一种针对该类问题的多目标粒子群算法。该算法采用基于Pareto支配关系的极值更新策略;采取对自适应惯性权重递减和对种群变异的方法以保持种群多样性;设置Pareto解池保存计算中出现的Pareto最优解,并提出了一种基于适应度拥挤度的聚类算法优化解的分布特性。实验结果表明,本文算法是求解HFSP问题的一种有效方法。     

考虑模糊作业时间的再制造加工车间多目标调度方法

针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合人工鱼群算法对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合人工鱼群算法的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性.     

基于人工免疫系统的多目标函数优化

为克服传统遗传算法退化和早熟等缺点,同时降低优化算法的复杂度,提出基于人工免疫系统（Artificial Immune System, AIS）实现无约束多目标函数的优化。使用随机权重法和自适应权重法计算种群个体的适应值,使Pareto最优解均匀分布的同时,加快算法的收敛;通过引入人工免疫系统的三个基本算子：克隆、超变异和消亡,保持种群的多样性;在进化种群外设立Pareto 解集,保存历代的近似最优解。使用了两个典型的多目标检测函数验证了该算法的有效性。优化结果表明,基于AIS的多目标优化算法可使进化种群迅速收敛到Pareto前沿,并能均匀分布,是实现多目标函数优化的有效方法。     

一种改进的多目标约束优化差分进化算法

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题.基于Pareto支配关系,将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略.数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果.     

改进NSGA算法求解多目标柔性车间作业调度问题

在多目标柔性车间作业调度问题的研究中,求解算法与多目标处理至关重要。因此,基于非支配排序遗传算法提出了改进遗传算法求解该问题,设计了相应的矩阵编码、交叉算子,改进了非劣前沿分级方法,并提出了基于Pareto等级的自适应变异算子以及精英保留策略。实例计算表明,该算法可以利用传统遗传算法全局搜索能力的同时可以防止早熟现象的发生。改进非劣前沿分级方法可以快速得到Pareto最优解集,进一步减小了计算复杂度,而且可以根据种群的多样性改变变异概率,有利于保持种群多样性、发掘潜力个体。     

基于多变异个体的多目标差分进化改进算法

针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。     

求解作业车间调度问题的改进混合灰狼优化算法*

灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,具有收敛速度快,寻优能力强等优点。本文将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题,与布谷鸟搜索算法进行比较研究,验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上,针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点,对标准GWO算法进行改进,通过进化种群动态、反向学习初始化种群,以及最优个体变异等三个方面的改进操作,测试结果表明改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值,找到更好的解,并且结果鲁棒性更强。     

具有约束多目标优化的进化算法

针对带有约束多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中,采用约束的Pareto支配和聚集距离定义适应值,根据适应值挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测草算法的性能,结果表明该算法能获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解并且具有较好的分散性。     

教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。     

A Pareto archive particle swarm optimization for multi-objective job shop scheduling

In this paper, we present a particle swarm optimization for multi-objective job shop scheduling problem. The objective is to simultaneously minimize makespan and total tardiness of jobs. By constructing the corresponding relation between real vector and the chromosome obtained by using priority rule-based representation method, job shop scheduling is converted into a continuous optimization problem. We then design a Pareto archive particle swarm optimization, in which the global best position selection is combined with the crowding measure-based archive maintenance. The proposed algorithm is evaluated on a set of benchmark problems and the computational results show that the proposed particle swarm optimization is capable of producing a number of high-quality Pareto optimal scheduling plans.     

An efficient search method for multi-objective flexible job shop scheduling problems

Flexible job shop scheduling is very important in both fields of production management and combinatorial optimization. Owing to the high computational complexity, it is quite difficult to achieve an optimal solution to this problem with traditional optimization approaches. Motivated by some empirical knowledge, we propose an efficient search method for the multi-objective flexible job shop scheduling problems in this paper. Through the work presented in this work, we hope to move a step closer to the ultimate vision of an automated system for generating optimal or near-optimal production schedules. The final experimental results have shown that the proposed algorithm is a feasible and effective approach for the multi-objective flexible job shop scheduling problems.     

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。     

多目标柔性车间调度的文化基因非支配排序粒子群算法

本文以离散型柔性制造车间为对象, 以缩短生产周期、减少机器空转时间和提高产品合格率为优化目标, 提出一种文化基因非支配排序粒子群算法. 该算法采用二维编码方式. 首先, 分别对工序和机器分配进行不同的变异操作, 建立了多目标离散型资源优化调度模型. 然后, 采用非支配排序策略和随机游走法获得Pareto最优解, 接着利用层次分析法给出资源优化配置方案. 最后, 利用实际生产数据进行仿真, 结果表明所提出的优化算法具有平衡全局搜索能力和局部搜索能力的特性.     

不同支配关系的多目标算法的柔性作业调度

为了提高多目标进化算法所获得解的质量,研究者做了大量的研究,传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法具有一定的局限性。本文利用不同的支配关系与NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法相结合,对单机器人搬运的柔性作业车间调度的多目标优化问题进行求解,通过实验比较分析了不同方法在多目标优化问题求解中的优劣性。本文以NSGA-II为框架结合Lorenz支配关系和CDAS(Control Dominance Area of Solutions)支配关系并与传统的基于Pareto支配关系的NSGA-II三种算法去研究同一优化调度问题,发现基于Lorenz支配关系和CDAS支配关系的优化算法比基于传统的Pareto支配关系的优化算法的效果更佳。     

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。     

面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度*

针对面向绿色制造的车间调度问题,考虑能源消耗、最大完工时间、生产成本等调度目标,建立了多目标柔性作业车间调度问题模型,并提出一种改进离散蝙蝠算法来求解。针对这个模型的特点,为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种整数编码策略。为了避免粒子早熟收敛、求解精度低等问题,设计了一种具有记忆能力的粒子变异操作。为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种线性递减的惯性权重策略。针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解多目标柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法。