基于遗传算法的柔性车间作业调度研究

阐述了对基于遗传算法的柔性车间作业调度进行研究的重要意义及其研究现状,分析了传统算法应用于车间作业调度过程中出现的问题,论述了在柔性车间作业调度中运用遗传算法的可行性。     

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。     

分段式车间作业调度算法

车间作业调度问题是制造系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心。本文对离散作业型 (Job Shop)车间中的作业调度问题做了探讨 ,并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法。通过对一个实际车间作业调度仿真比较 ,此算法运算速度比最短加工时间 (SPT)和最少工作量剩余 (L WR)算法快 ,其调度结果具有可执行性     

基于剩余率求解非标准作业车间调度问题逆序算法

为了克服现有效率算法、遗传算法和逆序算法等求解非标准作业车间调度问题时存在的不足 ,提出了一种新的逆序算法。将非标准作业车间调度问题进行数学描述 ,给出目标函数 ,针对非标准作业车间调度问题的复杂性 ,构造了一种基于剩余率函数的逆序调度算法 ,以确定出最佳的开工日期。与其他算法相比 ,该算法的复杂性更小 ,调度结果更优     

免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题,优化了设备分派方案。建立了多目标柔性作业车间调度的数学模型。提出了双种群双倍体自适应免疫算法,并用该算法求解某航空制造企业的多目标柔性作业车间调度问题,得到了优化调度方案。仿真结果表明,双种群双倍体自适应免疫算法是求解多目标柔性作业车间调度问题的有效算法。     

基于遗传算法的作业车间双向调度优化问题

提出了一种基于混合遗传算法的双向调度算法，用来解决以关键工件交货期和生产周期为优化目标的作业车间调度问题。在算法中，遗传算法在全局范围内搜索最优调度染色体，双向调度算法根据得到的染色体进行调度。按照订单的要求，作业车间的工件可分为两类，即关键工件和一般工件。因此，车间调度与可分为前向调度和反向调度两个步骤，对于关键工度，利用剩余的车间资源，尽可能早完工。仿真结果表明该算法是可行的，与传统的调度算法相比，其优越性是明显的。     

MATLAB下基于遗传算法作业车间调度系统开发

针对MATLAB环境下基于遗传算法的作业车间调度系统的关键技术和实现方法进行了研究,提出一种基于MATLAB/GUI的作业车间调度系统的实现方法。对作业车间问题、作业车间遗传算法思想、作业车间调度系统建立进行描述,并结合对MATLAB/GUI技术、MATLAB与Excel数据交换技术的研究开发了一种方便、实用的作业车间调度系统。通过实例验证了调度系统的有效与实用性。     

元胞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的特点,采用基于工序和基于机器分配的两部分编码方式,在交叉变异时对两部分基因串分别进行操作。与其它优化算法的结果进行对比分析,利用该算法求解经典柔性作业车间调度问题具有有效性。     

关键链约束理论解决柔性车间调度问题

柔性作业车间的调度难题一直以来都是NP难题,随着加工零件数量和机床数量的增加,调度优化难度将会以呈指数倍增长。本研究提出以约束理论为基础依托,选用最小临界比规则及遗传算法,结合各自的优点对柔性作业车间基于关键链进行调度优化,有效的解决了传统遗传算法容易陷入局部最优和最小临界比规则鲁棒性不强等问题。使设计的调度算法更加地符合车间真实的制造生产状况,改善了制造过程中资源设备利用率相对较低的问题,把设计的算法和传统遗传调度算法解决典型的柔性作业车间难题得到的结论相对比,验证设计算法的优势。     

基于遗传算法和变邻域搜索的柔性作业车间同步调度方法

研究了现有的柔性作业车间问题求解算法中存在的计算等待时间与求解结果质量之间的矛盾.针对这一矛盾设计了一种名为同步调度的新型调度求解方法.同步调度实现了生产作业与调度计算同步进行,旨在同时满足零等待与精求解两大要求.基于遗传算法与变邻域搜索设计了两种同步调度算法.在静态与动态柔性作业车间问题上的仿真实验表明,同步调度算法快速而有效.     

基于Hopfield神经网络求解作业车间调度问题的新方法

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的Hopfield神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法。为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

基于MES的车间作业调度系统的研究

针对基于MES的车间作业调度问题,提出了基于规则的智能优化调度算法.通过相关约束建立生产调度问题的数学模型,选出适合的优先调度规则,将排序的过程分为初始排序与优化排序,开发出基于MES的车间作业调度系统.经实际应用表明,该方法计算时间短,调度结果令人满意.     

多色粒子群的作业车间调度研究

为了对车间的资源配置和作业调度这两个问题进行综合考虑,提出了一种基于多色粒子群的作业车间调度方法。首先根据各个作业的要求,对车间的设备资源进行配置。针对车间设备资源管理和配置的特点,应用多色集合和多色图,建立资源关联图模型。并运用多色集合的围道矩阵和推理运算规则,对作业任务需要的加工设备进行分配,推导出工序集所有可行的资源配置集合;然后根据粒子群算法的原理和特点解决作业车间调度问题,以最大完工时间最小为优化目标,结合基于工序的编码方式,构建了求解作业车间调度问题的方法,并通过实例验证了算法的收敛性及有效性。     

低碳策略下的多目标柔性作业车间调度

为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模型。针对上述模型,设计了基于血缘变异的改进非支配排序遗传算法,该算法根据计算交叉染色体的血缘关系确定变异率,优化了交叉和变异策略,解决了算法的早熟问题。针对具体实例,构建了调度模型和算法,计算结果验证了算法的可行性和有效性。     

面向IC生产模式的Job Shop调度问题的研究

针对即时定制生产模式的车间调度的特点,提出基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题的解决方案.利用粒子群算法本身的优越性解决复杂的车间作业排序问题,克服了传统调度算法存在寻优效率低或全局寻优能力差的弱点.对粒子群的编码及寻优操作进行研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到理想的排序结果,能够适用于IC生产模式的车间调度问题.     

启发式算法在单件车间工序排序问题中的应用

本文探讨了车间作业计划的排序问题 ,深入分析和研究了启发式算法 ,结合模具车间的实际情况 ,采用基于无延迟作业计划的概率调度法 ,并进行适当的改进 ,实现对模具车间作业计划的排序 ,取得了较好的效果。     

关于生产车间作业优化调度效率仿真研究

研究生产车间作业优化调度问题,使车间资源使用效率达到最优,由于车间作业调度目标的多样性,以及求解问题过程的复杂性和约束性,导致求解生产车间作业调度效率较低。为了克服作业车间调度问题解的大山谷结构,且提高生产车间作业调度效率,提出改进的粒子群遗传混合算法。本混合算法首先以最大完工时间最小化为目标,参考了模拟退火过程,提出以Metropolics准则定义自适应变异概率的思想,且在变异交叉操作中辅以改进的2变换邻域搜索,同时动态设置粒子群算法中的惯性权重值,改进的粒子群遗传混合算法具有新颖性的特点。结合3类6组经典作业车间调度问题的测试数据进行仿真实验,混合算法得到的解质量较普通的PSO和SA算法得到的解有较大提升,且与这6组经典问题的最优解的平均误差较小,同时计算时间有大幅提升。仿真结果进一步证明了该混合算法在求解生产车间作业调度问题上具有明显的优势,提高了调度效率。     

柔性作业车间动态调度方法研究

针对一类复杂工序的柔性作业车间的动态调度问题,提出了一种基于工序树的调度方案及算法。调度算法中采用多叉树形式的工序树,工序树是一种适用于作业车间调度的柔性工艺规划描述方法,工序树经过泛化和变形可以涵盖多种具体的工序样式。调度算法通过通信网络实时地获取加工车间中设备的工作状态,结合加工任务中所有产品的状态变迁,依据由加工任务的约束条件预先确定的优先调度规则,动态地生成加工任务作业进程表。算法实例的结果验证了调度方案及算法的有效性。     

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。