基于DNA进化算法求解工件尺寸不同的单机批调度问题

工件尺寸不同的批调度问题兼具古典调度和批调度的性质,单机环境下该问题的制造跨度为NP完全问题.本文提出一种改进的DNA进化算法对单机问题的制造跨度进行优化,引入分裂、水平选择、变异、垂直选择四种算子,对其中的垂直选择算子做了重新设计,采用概率选择机制对变异个体进行选择,避免进化过程陷入局部最优.在解码时,采用Batch First Fit算法对进化过程产生的解作分批处理.实验中对各类不同规模的算例均进行仿真,结果表明改进的DNA进化算法的有效性.     

极小化总完工时间批调度问题的两种蚁群算法

针对考虑工件尺寸不同,求解目标为极小化总完工时间的批调度问题,考虑不同的编码方式,提出了基于工件序列的蚁群算法和基于批序列的蚁群算法.基于工件序列的蚁群算法算法采用传统的工件序列编码,需要启发式规则进行分批;基于批序列的蚁群算法算法利用蚁群算法构建性编码的特点,不需要启发式规则,而采取直接分批的方式编码,充分发挥蚁群算法自身的搜索能力.针对总完工时间的优化目标,基于批序列的蚁群算法算法引入批权重构建启发式信息;针对批调度特有性质,基于批序列的蚁群算法算法加入新的信息素更新变量,设置不同的信息素初始值,并采用局部优化技术等改进措施,以克服传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优的缺点,通过对比实验验证了所提算法的有效性.     

模糊制造系统中的不同尺寸工件单机批调度优化

将工件尺寸不同的单机批调度问题扩展到模糊制造系统中,建立了基于模糊批加工时间和模糊批间隔时间的制造跨度模型,提出了一种集成粒子群优化和差异演化的混合算法,将制造跨度最小化.为提高算法的收敛速度,设计了基于工件优先值向量的统一编码方式,并采用线性的缩放因子以确保足够的差异化信息;为解决差异演化算法早熟收敛的问题,将粒子群优化的全局搜索技术嵌入了差异演化算法;最后,在解码时利用批调度的启发式算法,将混合算法的个体加以优化分批.仿真实验结果验证了该混合算法的求解性能优于目前文献中的其他算法.