改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

GA-COA求解柔性作业车间多资源调度问题

针对传统柔性作业车间调度在仓储、运输方面考虑的不足，将工件的存储位置以及工件在仓库、机床之间的运输考虑到传统柔性作业车间调度问题（FJSP）中。提出一种考虑仓储、运输及加工的柔性作业车间多资源调度问题（MRFJSP），以最小完工时间为目标函数进行数学建模。考虑到遗传算法（GA）在求解车间调度问题中收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，将郊狼优化算法（COA）的组内郊狼成长、生与死进行改进并与GA结合，提出一种带随机动态分组的遗传-郊狼混合算法。最后，通过算例验证了模型的正确性，并将混合算法与原算法进行对比，验证其优越性。     

分布式多柔性装配作业车间调度问题研究

针对分布式柔性装配作业车间环境，综合考虑了调度过程中的机器选择柔性、工人安排柔性和工序顺序柔性，构建了以最小化最大完工时间和最小化总能耗为优化目标的分布式多柔性装配作业车间调度问题(DMFAJSP)的数学模型。为求解DMFAJSP模型，提出了一种以分布估计算法为全局搜索组件、以邻域搜索算子为局部搜索组件的多维模因算法(MDMA)。最后，将所提出的算法与其他算法进行了对比试验，结果表明MDMA算法在求解DMFAJSP模型方面具有显著优势。     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

分时电价下基于NSGA-Ⅱ的柔性作业车间绿色调度

通过规划绿色生产调度实现了时间、经济和能耗三者的协同优化。以柔性作业车间为背景，结合分时电价政策，构建了设备不同工作状态下的设备能耗成本计算模型；同时兼顾碳排放与订单交付等绿色生产车间管理要求，建立了包括最小化碳排放、能耗成本和最大完工时间在内的柔性作业车间绿色调度多目标优化模型；为避免算法过早陷入“早熟”并保持种群多样性，采用基于动态控制参数和改进精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解；最后，通过具体算例验证了所建立模型的可行性与改进算法的优越性。     

考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度受生产准备时间和工件批量影响的问题,构建了考虑准备时间和工件分批的柔性作业车间调度模型.根据工件批量加工中等量分批方法柔性不足的特点,采用柔性分批方法对工件进行批量划分.提出一种改进的遗传算法,以最小化最大完工时间为优化目标,采用双层编码的方式对模型求解,确定各工件的分批方案和子批工序调度排序方案.通过分析柔性调度案例,验证了该算法的有效性,能够更好地满足实际车间生产要求.     

求解低碳车间调度问题的改进鲸鱼算法

针对传统柔性作业车间调度问题只考虑完工时间,设备利用率,完工成本等因素的局限,构建了以碳排放成本和完工时间成本加权和最小为目标的低碳柔性作业车间调度问题模型,并设计了一种改进的鲸鱼优化算法对其进行求解。首先,采用等长的两段式编码方式来表示柔性作业车间调度问题,引入基于ROV规则的转换机制,实现鲸鱼个体位置向量与调度解之间的相互转换。其次,采用基于一定比例的全局搜索、局部搜索和随机搜索的混合式种群初始化方法,生成一定质量的初始种群,同时设计了非线性收敛因子和自适应惯性权重系数来加强算法协调全局搜索和局部寻优的能力。再次,引入自适应调整搜索策略以提高算法跳出局部最优的能力。最后,通过实验数据验证了改进鲸鱼算法在求解低碳柔性作业车间调度问题方面的有效性。     

考虑多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题

针对同时考虑顺序相关调整时间和运输时间等多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题(GRHFSP-MTF),以最小化最大完工时间和总能耗为目标建立双目标优化模型。针对GRHFSP-MTF的特点，提出一种混合文化基因算法(HMA)。首先，提出了基于工序、机器和转速的三层编码策略；然后，设计了基于贪婪机器选择和完全随机的种群初始化方法、交叉和变异算子以及5种邻域搜索算子；最后，在不改变机器分配和工件排列的前提下，基于降低机器转速手段设计了节能算子。大量仿真实验表明，HMA可以有效地求解考虑多时间因素的绿色可重入混合流水车间调度问题，并具有较强的优越性。     

考虑扰动事件的机械加工工艺参数与车间动态调度综合节能优化

随着能源消耗和环境问题的不断加剧,机械加工车间的高效节能生产越来越受到制造业的关注。传统动态调度优化时每道工序的工艺参数固定,未考虑工艺参数与车间调度之间的关联关系,限制了调度优化的潜力。为了更好地实现柔性作业车间节能增效,并快速有效地应对车间生产过程中出现的突发扰动事件,提出一种考虑扰动事件的加工工艺参数与车间动态调度综合优化方法。首先详细分析订单插入与机床故障下柔性作业车间的能耗特性,以总能耗与最大完工时间为目标,建立工艺参数与动态调度综合优化模型,然后设计一种面向扰动事件的动态决策机制,并提出改进的自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)进行优化求解,最后通过案例分析与算法对比,验证了所提出方法的有效性。     

考虑运输时间的分布式柔性作业车间绿色调度

针对考虑运输时间的分布式柔性作业车间绿色调度问题,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出了一种改进的非支配排序遗传算法。采用基于工序和机器的双层编码方式设计了考虑运输时间的贪婪插入解码方法。为提高种群的质量,设计了同时考虑加工时间和能耗的初始化方法,应用多父代交叉和新的变异操作更新种群,并嵌入一种变邻域搜索策略以提高Pareto前沿的质量。多组实验验证了该方法的有效性。     

一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度

针对以最大完工时间、生产成本和生产质量为目标的柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种混合离散蝙蝠算法。为了提高求解多目标柔性作业车间调度问题的混合离散蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略产生初始种群,提高了算法的全局搜索能力。同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置,有效地避免了算法早熟收敛。在计算问题的目标值上面,首次提出时钟算法。针对具体实例进行测试,试验数据表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。     

超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究

针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解.首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且...     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间的多目标调度问题,文章建立以最大完工时间、能耗为目标的数学模型,提出一种多目标的改进遗传算法的求解方法。首先,在交叉算子中使用均匀交叉法,采用了基于邻域的变异算子。其次,针对交叉变异算子进行了非均匀改进,旨在增加算法搜索能力。通过动态调整非均匀交叉和非均匀变异的概率,提高搜索空间覆盖率,避免陷入局部最优解。最后,采用基准算例Kacem测试集进行测试。实验证明,该改进算法有效地解决了同时考虑最大完工时间和能耗的多目标调度问题,取得了显著的改善效果。     

基于动态事件的柔性作业车间重调度节能优化

为了解决机械加工过程中出现紧急任务插单或机床故障等动态事件干扰调度方案执行,导致原调度方案能耗增高、完工时间延长等问题,研究了一种考虑紧急插单和机床故障动态事件的柔性作业车间重调度节能优化方法。首先分析了动态事件下柔性作业车间的工件加工过程能耗特性,然后以总能耗最低、完工时间和鲁棒性最小为优化目标建立了面向节能的动态重调度优化模型,并提出基于多目标引力搜索算法的重调度节能优化求解方法,最后通过案例对比分析,验证了所提方法的有效性。     

考虑设备预维护的特种车辆白车身试制车间绿色调度优化方法

综合考虑最长完工时间、设备总能耗以及总烟尘排放，构建了典型柔性作业车间多目标绿色调度优化模型，并设计了一种改进人工蜂群算法对其进行求解。首先，根据激光设备功率会发生周期性衰减的特点，提出了一种区分激光设备和普通机械设备的预维护策略，以减小最长完工时间并降低设备故障发生频率。其次，设计了一种基于设备分配和功率选择的变异方式以增强算法局部搜索能力，并在跟随蜂阶段引入基于拥挤距离的选择方法进行种群更新以获得优质个体。最后，扩展现有通用测试集并开展对比实验，同时以某汽车装备制造企业的特种车辆白车身试制车间为实例，进一步验证了模型与算法的有效性和可行性。     

考虑约束松弛的柔性流水调度研究

针对柔性流水车间作业调度问题,考虑加工批量约束松弛和瓶颈工序顺序松弛2种情形,抽取出相应的新型柔性流水车间调度问题,建立了最小化最大完工时间的数学模型,提出了改进的单亲遗传算法,进行了优化求解,得到了不同约束松弛情况下的最优调度方案。通过算例仿真,验证了所提方法的有效性。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、关键机器负载以及机器总负载为目标建立调度数学模型,提出一种改进改进遗传算法进行求解。算法采用两种交叉原则,通过对关键工序块操作形成二级邻域结构进行求解,并采用外部档案集对操作过程中的个体进行保留,采用加权法对个体进行评价,对Kacem基准算例进行求解,以证明所提出算法求解性能。