混合粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题是生产管理领域和组合优化领域的重要分支.本文提出一种基于Pareto支配的混合粒子群优化算法求解多目标柔性作业车间调度问题.首先采用基于工序排序和机器分配的粒子表达方式,并直接在离散域进行位置更新.其次,提出基于BaldWinian学习策略和模拟退火技术相结合的多目标局部搜索策略,以平衡算法的全局探索能力和局部开发能力.然后引入Pareto支配的概念来比较粒子的优劣性,并采用外部档案保存进化过程中的非支配解.最后用于求解该类问题的经典算例,并与已有算法进行比较,所提算法在收敛性和分布均匀性方面均具有明显优势.     

改进多目标进化算法求解柔性作业车间调度问题

针对加工时间为模糊数的柔性作业车间调度问题,考虑最小化模糊最大完工时间、模糊机器总负荷、模糊关键机器负荷为优化目标,提出一种有效求解该类优化问题的多目标进化算法。算法采用一种混合不同机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码。定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序。接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略对种群中的优势个体进行局部搜索。通过试验研究关键参数对算法性能的影响并将所提算法与3种不同的优化算法作对比。结果表明,所提算法能够比其它算法更有效解决多目标模糊柔性作业车间调度优化问题。     

基于病毒进化遗传算法的复杂产品设计任务规划

为提高复杂决策环境下产品设计任务规划的科学性,针对设计项目中资源以知识型员工为主的特点,综合考虑项目时间最短、完成质量最高及设计人员负载均衡等问题建立多目标优化的数学模型.在此基础上,为提高横向搜索能力以获得多样性解,提出了基于病毒进化机制的求解算法,其中引入多种群思想以使算法适用于多目标问题,并采用非支配排序保证算法全局搜索能力.最后通过仿真分析对文中算法进行了验证.     

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。     

多目标启发式狼群算法求解不相关并行机分批调度问题

针对考虑机器加工约束的不相关并行机分批调度问题,以工件种类切换次数和机器启停评价函数为优化目标,提出一种多目标启发式狼群算法进行求解。该算法在生成初始种群的过程中,融入列表反向学习和基于机器加工效率的启发式策略,并设计了一种不规则实数矩阵编码方式来实现任务分批。采用局部和全局邻域搜索相结合的方式实现狼群算法中智能行为搜索,通过分批调整学习机制对当前结果进行邻域搜索,利用改进整数解Pareto非支配排序方式循环迭代。最后通过不同规模实际算例测试和相关算法比较,验证了该算法的有效性和优越性。     

零等待约束下多产品间歇过程的多目标调度

针对零等待约束下多产品间歇过程的总流程时间和完工时间最小化问题,提出一种多目标离散组搜索算法求解.在采用启发式规则产生初始解的基础上,通过发现者、追随者和巡逻者的操作设计,算法不断更新Pareto前沿,同时,混合了基于插入邻域的多目标局部搜索方法.大量计算实验表明,所提出的算法获得的非支配解集在IGD和Set Coverage指标上优于非支配排序遗传算法和模拟退火算法,可为多目标决策者提供更好的决策依据,利于间歇生产过程的优化运行.     

一种求解旅行商问题的进化多目标优化方法

为了克服传统小生境(Niching)策略中的参数设置难题,提出一种求解旅行商问题的进化多目标优化方法:建立以路径长度和平均离群距离为目标的双目标优化模型,利用改进非支配排序遗传算法(NSGAII)进行求解.为了在全局探索能力与局部开发能力之间保持平衡,算法中采用一种使路径长度相同的可行解互不占优的评价策略,并通过一种新的离散差分进化算子和简化的2-Opt策略生成候选解.与已有算法的数值试验结果比较表明,求解旅行商问题(TSP)的改进非支配排序遗传算法(NSGAII-TSP)能够更好地保持种群多样性,从而克服局部最优解的吸引并具有更鲁棒的全局探索能力.通过借助特殊的个体评价策略,所提出的算法可以更好地进行全局优化,甚至同时得到多个全局最优解.     

改进的约束优化多目标遗传算法及工程应用

利用多目标法处理约束条件,提出一种改进的基于多目标优化的遗传算法用于求解约束优化问题。该算法将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题; 利用庄家法构造非劣个体,将种群分为支配子种群和非支配子种群,以一定概率分别从支配子种群和非支配子种群中选择个体进行算术交叉操作,引导个体逐步向极值点靠近,增强算法的局部搜索能力,对非支配子种群进行多样性变异操作。8个标准测试函数和3个工程应用的仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于LCA与NSGA-II的混合算法解多目标优化问题

针对非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)存在易过早收敛和计算时间长的问题,本文提出一种列队竞争算法(LCA)与非支配排序遗传算法的混合算法(LCA-NSGA-Ⅱ)。通过将列队竞争算法引入NSGA-Ⅱ,均衡全局搜索和局部搜索,以解决NSGA-Ⅱ早熟的问题,并利用一种快速排序方法,降低非支配排序的时间复杂度,采用动态的拥挤度计算方法,保持外部存档集的均匀性。将LCA-NSGA-Ⅱ用于经典测试函数的计算,在收敛性、分布性和运算效率方面都取得了比NSGA-Ⅱ更好的效果。最后,在ASPEN PLUS与MATLAB集成平台上,用LCA-NSGA-Ⅱ算法以烯烃回收率和能耗为目标优化MTO烯烃分离过程,为实际操作优化提供指导方向。     

多项目环境下time-cost置换问题建模与求解

针对多项目环境下的time-cost置换问题,以活动资源为决策变量,建立了以各项目总延迟最小与总成本最小的双目标time-cost置换模型。在总结前人对于多目标优化求解方法的基础上,针对多项目的特点,提出了基于NSGA-II非劣排序的局部直接搜索改进遗传算法,并考虑资源为连续与离散两种情况进行求解。与NSGA-II相比,算法可以较快地收敛到最优解,并且具有较好的离散变量搜索能力,与ZDT系列测试函数的比较也体现了算法的优越性。     

求解多目标作业车间调度问题的混合变异杂草优化算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。     

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。     

基于模糊物元模型的高维多目标FJSP研究*

为解决高维多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于模糊物元模型与粒子群算法的模糊粒子群算法（Fuzzy Particle Swarm Optimization,FPSO）。该算法以模糊物元分析理论为依据,采用复合模糊物元与基准模糊物元之间的欧式贴近度作为适应度值引导粒子群算法的进化,并引入具有容量限制的外部存储器保留较优的Pareto非支配解以供决策者选择。此外,构建了优化目标为最大完工时间、设备总负荷、加工成本、最大设备负荷与加工质量的高维多目标优化模型,并以Kacem基准问题与实际生产数据为例进行仿真模拟与对比分析。结果表明,该算法具有良好的收敛性且搜索到的非支配解分布性较好,能够有效地应用于求解高维多目标柔性作业车间调度问题。     

A realistic variant of bi-objective unrelated parallel machine scheduling problem: NSGA-II and MOACO approaches

The problem investigated in this study involves an unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times, different release dates, machine eligibility and precedence constraints. This problem has been inspired from a realistic scheduling problem in the shipyard. The optimization criteria are to simultaneously minimize mean weighted flow time and mean weighted tardiness. To formulate this complicated problem, a new mixed-integer programming model is presented. Considering the NP-complete characteristic of this problem, two famous meta-heuristics including a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and a multi-objective ant colony optimization (MOACO) which is a modified and adaptive version of BicriterionAnt algorithm are developed. Obviously, the precedence constraints increase the complexity of the scheduling problem in strong sense in order to generate feasible solutions, especially in parallel machine environment. Therefore a new corrective algorithm is proposed to obtain the feasibility in all stages of the algorithms. Due to the fact that appropriate design of parameter has a significant effect on the performance of algorithms, we calibrate the parameters of these algorithms by using new approach of Taguchi method. The performances of the proposed meta-heuristics are evaluated by a number of numerical examples. The results indicated that the suggested MOACO statistically outperformed the proposed NSGA-II in solving the test problems. In addition, the application of the proposed algorithms is justified by a real block erection scheduling problem in the shipyard.     

基于灾变机制的预防性维护和生产调度集成优化方法

为了解决生产车间中多品种任务的生产调度与预防性维护集成优化问题,综合考虑其加工顺序、生产批量及预防性维护策略等要素,在订单充足的前提下,以总制造成本和加工时间最小化为联合优化目标,建立了生产调度与预防性维护集成优化模型。针对模型特点,在非支配排序遗传算法框架的基础上,基于灾变机制和荣誉空间,引入截断和拼接操作算子,提出一种变长度染色体单亲遗传算法对模型进行求解,并在不同参数条件和问题规模下,通过仿真实验验证了该算法解决复杂生产任务调度和预防性维护集成优化问题的有效性。     

机床产品制造系统能效的最优控制

本文结合机床产品制造系统的能量流特性,研究机床产品制造系统能效的最优控制.首先,利用无线传感器网络,构建制造系统能效感知网络,并设计了网络能量高效的通信协议,实时获取制造系统的能效数据.进而,利用能效感知数据,分别从单机设备局部优化与综合资源全局优化两方面,设计能效优化控制算法.根据单机设备任意两工步间空载能耗特性,给出单机设备空载能效最优控制模型.同时,建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、提高产品合格率为优化目标的综合生产资源能效多目标优化方案.考虑到所论综合资源能效优化问题是离散组合优化问题,本文提出了文化基因支配排序粒子群算法进行求解,并采用层次分析(analysis hierarchy process,AHP)决策方法从Pareto解集中选取最优综合能效的优化策略.最后,利用实例与仿真相结合的方法,验证了文中所提方法的有效性.     

柔性作业车间调度问题的多目标优化算法

柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性。在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, INSGA-II）求解该模型。INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力。在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性。