混合遗传算法在多目标柔性作业调度中的应用

针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传箅法提出了一种新的优化求解方法.首先建立了该类问题的调度模型,对于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证箅法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生.最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题.     

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。     

工件工序可并行的作业车间调度模型与求解

针对传统作业车间调度模型没有考虑工件工序存在并行性的不足,提出一种以最小化完工时间为目标的工件工序可并行作业车间调度模型,且在模型中考虑了工序加工设备柔性;设计了基于遗传算法的调度算法,其中染色体编码采用分段编码方式,并提出一种适用于工件工序存在并行性的染色体解码方法.实验结果表明,文中算法能够有效地解决工件工序可并行的作业车间调度问题.     

双资源批量生产柔性作业车间多目标调度方法

针对双资源批量生产柔性作业车间调度问题,提出了一种多目标精细化调度方法。针对双资源批量生产柔性作业车间多目标调度问题特点,建立了一类以制造成本最低和完工时间最短为优化目标的双资源等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型;提出了5种双资源批量生产柔性作业车间精细化调度技术;针对模型提出并设计了一种改进的NSGA II算法。通过案例分析验证了该方法的有效性。     

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.     

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。     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

求解区间柔性作业车间调度的多目标进化算法

针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法采用混合策略生成初始化种群,并采用贪婪插入法对染色体进行解码,通过基于可能度的占优关系评价个体性能,将区间目标归一化结合拥挤距离反映优化解的分布情况.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于需求优先的多目标柔性车间调度研究

为满足按时提交客户货物的要求,需要优化企业的生产调度,现实的生产调度问题是传统车间调度问题的扩充,具有多目标、柔性等特性。针对柔性作业车间调度的需要,提出了在精益制造下的基于需求优先的多目标柔性车间调度算法。该算法以工件提前／拖期惩罚代价最小,调度最小生产周期为目标,基于规则的改进启发式调度,在调度过程中通过需求日期计算工件的优先级为每道工序分配合适的机器进行加工,可得到满意的较优解。与其他方法进行对比试验的结果表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题是有效的。     

基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型;针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略;同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题;与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.     

应用强化学习算法求解置换流水车间调度问题

面对日益增长的大规模调度问题,新型算法的开发越显重要.针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于强化学习Q-Learning调度算法.通过引入状态变量和行为变量,将组合优化的排序问题转换成序贯决策问题,来解决置换流水车间调度问题.采用所提算法对OR-Library提供Flow-shop国际标准算例进行测试,并与已有的一些算法对比,结果表明算法的有效性.     

带约束的清洁排班问题模型及其求解

保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题。因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法（SA）、蜂群算法（BCO）、蚁群算法（ACO）和粒子群优化算法（PSO）对该模型进行求解,最后以某清洁服务公司实际排班情况进行了实证分析。实验结果表明,与人工排班方案进行对比,启发式智能优化算法求解带约束的清洁排班问题具有明显优势,获得的清洁排班表的人力需求明显减少。具体来说,在一年排班周期内这些算法比人工排班方案可节省清洁人力218.62~513.30 h。可见基于启发式智能优化算法的数学模型对带约束的清洁排班问题的求解可行且有效,能为保洁服务公司提供科学管理的决策支持。     

A bi-layer optimization approach for a hybrid flow shop scheduling problem involving controllable processing times in the steelmaking industry

A steelmaking-continuous casting (SCC) scheduling problem is an example of complex hybrid flow shop scheduling problem (HFSSP) with a strong industrial background. This paper investigates the SCC scheduling problem that involves controllable processing times (CPT) with multiple objectives concerning the total waiting time, earliness/tardiness and adjusting cost. The SCC scheduling problem with CPT is seldom discussed in the existing literature. This study is motivated by the practical situation of a large integrated steel company in which the just-in-time (JIT) and cost-cutting production strategy have become a significant concern. To address this complex HFSSP, the scheduling problem is decomposed into two subproblems: a parallel machine scheduling problem (PMSP) in the last stage and an HFSSP in the upstream stages. First, a hybrid differential evolution (HDE) algorithm combined with a variable neighborhood decomposition search (VNDS) is proposed for the former subproblem. Second, an iterative backward list scheduling (IBLS) algorithm is presented to solve the latter subproblem. The effectiveness of this bi-layer optimization approach is verified by computational experiments on well-designed and real-world scheduling instances. This study provides a new perspective on modeling and solving practical SCC scheduling problems.     

AGV作业调度模型及改进的DE算法研究

AGV作业调度问题的求解结果对AS/RS的运行效率具有重要影响。通过必要的简化,建立了AGV作业调度问题的静态优化模型。可知静态AGV作业调度问题实质是一种带约束的多重TSP问题,属于典型的NP完全问题,目前还不存在可在多项式时间内求解的确定算法。提出了一种改进的差分演化算法用于求解该问题。为了适应AGV作业调度问题的特点,新算法设计了新的两段编码方法,对多个DE算子进行了改造。还提出了基于生存时间的种群多样性增强机制,用于增强算法的搜索能力,避免陷入局部最优。仿真实验显示,该算法可以有效提高AGV作业调度的效率,验证了相关改进机制的有效性。     

考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

一种求解多处理机调度问题的a-平坦化调度算法

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解。实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性。     

纺织企业Flow-Shop调度问题的研究与实现

以某纺织企业纺纱车间为背景,针对Flow-Shop调度问题,以"最大完工时间最小化"为调度性能指标建立数学模型,应用微粒群算法(PSO)对该问题进行求解,通过仿真实现验证了其有效性。     

基于两阶段调度的制造单元协同调度算法研究

针对单元制造问题,提出了一种基于两阶段的调度算法,通过过程分解和算法优化两方面实现问题求解。调度过程分为“预调度”和“整体调度”两个阶段,对大规模调度进行调度,不仅有效地降低了问题规模,同时制造单元调度结果对实际生产具有现实意义;调度算法采用了“精确”计算和“近似”求解相结合的方式,既提高计算效率又兼顾了全局优化目标。数值实验结果表明了的这一设计思路的有效性。     

考虑非确定加工时间的柔性作业车间调度问题研究

加工时间不确定的柔性作业车间调度问题已逐渐成为生产调度研究的热点。采用区间表示加工时间范围,利用时间Petri网建立区间柔性作业车间调度问题形式化模型,并运用网模型的状态类图进行可达性分析,计算出所有可行变迁触发序列。通过对触发序列的时序分析,提出一种有效的逆向分步法来构造触发序列的时间约束不等式,进而求解线性规划问题来获得最小完工时间下界(上界)的优化调度策略。最后利用实例分析验证了模型及所提方法的正确性和可行性,为实际的区间柔性作业车间调度问题提供有效方案。     

相关工件车间调度问题的拓扑算法

针对加工装配型离散制造企业实际生产的特点,提出了一类用于表示工序之间偏序关系的相关工件车间调度问题。为了利用已有的求解表示工序之间的线序关系的传统车间调度算法求解相关工件车间调度问题,设计了一种拓扑算法,该算法能够将工序之间的偏序关系转化为线序关系,将相关工件车间调度问题转化为传统的车间调度问题,通过实证研究,结果表明了拓扑算法是可行和高效的。