多工艺路线的作业车间模糊调度优化

对具有模糊加工时间和模糊交货期的多工艺路线的作业车间调度问题进行了研究；以最大化平均满意度为调度目标，建立了作业车间模糊调度的数学模型，提出了一种基于遗传算法的全局优化的调度算法；设计了包含工序及其加工机床信息的染色体编码，对染色体的解码方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明，该算法是可行的，与其他同类研究相比，有一定的优越性。     

多工艺路线多资源多目标的作业调度优化

针对多工艺路线多加工资源多目标的作业调度问题,提出了一种启发式活动调度算法,将该方法与多目标遗传算法及模糊优选技术相结合,得到了一种新调度算法.基于工序的染色体编码方法和基于活动启发式算法的交叉算子的运用,有效地缩小了遗传算法的搜索空间.将随机产生的权系数与模糊优选技术相结合,有助于遗传算法搜索到多个优良的调度方案,这为决策者得到最满意的调度方案提供了保证.仿真结果表明该算法是可行的,与国外学者的同类研究相比,具有一定的优越性.     

基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究

在研究作业车间模糊调度问题的基础上，建立了两种作业车间模糊调度模型。对于只考虑模糊加工时间的问题，以最小完工时间作为优化目标；对于同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的问题，以平均满意度最大作为优化目标。模糊加工时间用三角模糊数和梯形模糊数来表示，模糊交货期用梯形模糊数和六点模糊数来表示，给出了两种模糊数比较方法。应用遗传算法来求解最优调度顺序，并对遗传算法编码、初始种群的产生办法、解码、交叉及变异方法等方面做了研究。最后，给出了仿真实验结果和结论。     

双目标模糊柔性作业车间调度问题研究

文章针对柔性作业车间调度问题的复杂性和资源受限等因素,以及实际生产中可能存在的各种不确定性因素,引入模糊集合方法来描述该问题,确定其模糊调度模型,并以最小化模糊最大完工时间与最小化模糊总能耗为优化目标。提出一种多改进策略的NSGA-Ⅱ算法,并采用基于工序选择和机器分配的双层整数编码方式;在选择操作上使用二元锦标赛选择策略;进行基于位置的交叉操作和两点交叉的变异操作,提出一种基于目标变异策略的机器变异操作。此外,还提出随机种群增强策略和精英集合策略以提高算法性能。最后通过超体积测度和集覆盖测度评估算法在实验中的表现,验证改进策略是否有效可行,并利用层次分析法决策出非支配解集中最优的调度方案。     

自适应遗传算法求解模糊作业车间调度问题

研究模糊作业车间调度问题(FJSSP),用三角模糊数表示模糊加工时间,用半梯形模糊数表示模糊交货期,以最大化最小客户满意度为调度目标,建立了模糊环境下Job-shop调度问题的模型。提出了一种自适应遗传算法,该算法采用基于优先列表的编码方式,提高了编码效率;在进化过程中对种群采用精英保留策略,确保最优个体不被破坏;并对自适应交叉变异算子进行了改进,使种群最优个体参与进化。仿真结果证明所提算法在寻优能力及收敛性能方面均有所改善。     

多目标模糊作业车间调度问题研究

研究了具有模糊加工时间和模糊交货期的多目标作业车间调度问题,首先给出了基于模糊优先规则的编码新方式,染色体的每一位表示在GT算法迭代过程中,对应机器上发生的某次冲突,根据该基因位对应的优先规则消除。然后设计了基于个体密集距离的多目标进化算法,该算法利用密集距离进行外部档案维护和适应度赋值。最后将多目标进化算法应用于模糊作业车间调度问题,以最大化最小一致指标和最小化模糊最大完成时间,并和其他算法比较。计算结果验证了多目标进化算法在模糊调度方面良好的搜索性能。     

工艺路线可变的双资源双目标车间调度优化

将遗传算法与启发式调度规则相结合 ,研究了工艺路线可变的双资源双目标的作业车间调度优化问题。在探讨过程中 ,不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线 ,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源的制约 ,以及在加工过程中发生的储存费用、机床的加工费用和工人的劳动费用对工件调度的影响 ,设计了以生产周期和生产成本综合优化为目标的适应度函数。启发式调度规则使该算法具有较高的局部搜索效率 ,遗传算法保证了解的全局最优性。最后给出了算例 ,并对计算结果进行了分析和讨论     

基于遗传算法的模糊目标柔性作业车间调度问题

针对实际作业车间调度问题目标的多样性及其不确定性,提出了一种新的柔性作业车间调度问题模型和处理方法,并在遗传算法中加以实现。计算结果表明,该问题模型能较完整地反映生产实际中调度目标的要求。     

基于遗传算法的多资源作业车间智能优化调度

提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决作业车间的加工受到机床、操作工人和机器人等多种生产资源制约条件下的优化调度。以生产周期为目标进行的优化调度，将遗传算法和分派规则相结合，通过交叉、交异等遗传操作，得到目标的最优或次优解。最后对算法进行了仿真研究，并给出了算法运行结果，仿真结果表明该算法是可行的。     

求解多目标作业车间调度问题的双种群遗传算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种将正逆序调度方法与生成调度活动的遗传算法相结合的双种群遗传算法.该算法利用活动调度缩减解空间,提出采用正、逆序遗传调度算法分别在不同种群优化不同目标函数,将多目标问题分解成多个单目标问题.在进化过程中,通过个体迁移算子加快多个目标的并行搜索,并提出了一种构造Pareto解集的精英锦标赛法则.通过基于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.     

作业车间多工艺路线批量作业计划优化

提出一种基于遗传算法的作业计划算法,用于解决作业车间的中小批量多工艺加工作业计划的优化问题。在作业计划算法中,提出了一种将工件的子批数量和加工工序包容在一起的染色体编码方法,使得子批数量的确定和子批加工顺序的安排能够被同时优化。以生产周期为目标优化作业计划,将遗传算法和分派规则相结合,通过交叉、变异等遗传操作,得到目标的最优或次优解。最后对算法进行了仿真研究,并给出了算法运行结果,仿真结果表明该算法是可行的。     

基于效率函数的双资源约束作业车间调度算法

目前对制造业领域作业车间调度问题研究中,仅考虑单一设备资源的传统作业车间调度问题已不能反应出实际作业车间的作业环境。根据实际作业车间多资源环境,建立了分别最小化生产完工期和超期时数为目标函数的设备和模具双资源约束作业车间调度模型,并采用基于效率函数的逆序调度算法对问题进行求解。最后,通过实例对算法进行验证并给出对比结果。     

基于免疫遗传算法的车间调度问题的研究

根据生命科学中免疫系统的信息处理机制,在一般遗传算法的基础上,将免疫计算和改进的遗传算法(预防近亲结合的多重交叉策略)相结合,建立了一种用于车间调度的免疫遗传算法,通过接种疫苗提高抗体的适应度,通过免疫选择防止种群的退化。针对作业车间调度问题,设计了免疫遗传计算中疫苗的提取和接种方法,即基于加工机器的基因片断抽取疫苗方法和接种方法。通过作业车间调度十个典型标准问题验证,文中所述免疫遗传算法可行,较现有免疫算法、一般遗传算法及一些传统优化设计方法在收敛效率和准确性等方面有很大改进与提高。     

一类解决车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了一种混合调度算法。该算法采用3种提高效率的策略:(1)采用基于机器的分段编码方式,使编码简单直观,并且编码空间小。(2)采用4-2选择代替常用的转轮选择方式,既保留了优秀个体又维持了群体多样性;(3)采用基于关键路径的邻域产生函数和变异算子,缩小了搜索邻域。实验表明该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于改进遗传算法的生产车间多工艺计划调度研究

建立了基于多工艺加工计划的生产调度数学模型,给出了基于改进遗传算法的无辅助加工时间多工艺加工计划调度算法,通过与国外学者提出的算法相比较,证明了该算法的正确性和优越性,实验结果表明,模型是正确的,算法是有效的。     

一种改进蚁群算法在车间作业调度问题中的研究与应用

讨论了蚁群算法在车间作业调度问题中的应用，针对传统蚁群算法求解调度问题的不足，将邻域搜索与蚁群算法结合，通过实验验证了该混合算法的有效性和优化性。     

求解车间调度问题的改进型自适应遗传算法

针对作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,借鉴内分泌激素调节机制,提出了一种新颖的改进型自适应遗传算法.通过引入自适应交叉概率和变异概率因子,克服了传统的遗传算法在解决生产调度问题时存在的搜索精度低和收敛性难以控制等问题,并在Microsoft Visual C++6.0中实现了该算法.通过一个10工件、10机器作...