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混合蜂群算法求解柔性作业车间调度问题 总被引:4,自引:0,他引:4
为解决柔性作业车间调度问题,提出一种基于蜂群模型的混合群智能优化算法.在算法初始化阶段提出了蜂群优化算法结合随机方法的种群初始化方法,提高了初始种群质量;为提高算法搜索精度,在观察蜂阶段采用模拟退火算法更新观察蜂群,并以退温系数调节邻域规模,随算法进程细化搜索范围;针对柔性作业车间调度问题特点,建立了可控规模的邻域更新方法.采用柔性作业车间标准算例,通过仿真编程和与其他算法的比较,验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解.根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模式和搜寻模式的双模式并行搜索方法,并在搜索过程中动态调整两种模式下个体的数目,以协调算法全局和局部搜... 相似文献
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免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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针对分布式柔性作业车间(Distributed flexible job shop scheduling problem,DFJSP)最小化最大完工时间问题,提出一种混合蛙跳算法.在该算法中,编码采用基于工序序列和工厂序列的部分解空间编码方案,机床选择在解码过程中通过规则确定.引入变邻域搜索算法提升蛙跳算法的局部搜索能力.为了弥补部分解空间编码不能探索整个解空间的缺点,引入针对关键工厂的全解空间禁忌搜索,从而扩大算法解空间、进一步提升算法的局部搜索能力.通过对基准实例的求解,并与现有的最先进算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性. 相似文献
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针对分布式柔性作业车间(Distributed flexible job shop scheduling problem,DFJSP)最小化最大完工时间问题,提出一种混合蛙跳算法.在该算法中,编码采用基于工序序列和工厂序列的部分解空间编码方案,机床选择在解码过程中通过规则确定.引入变邻域搜索算法提升蛙跳算法的局部搜索能力.为了弥补部分解空间编码不能探索整个解空间的缺点,引入针对关键工厂的全解空间禁忌搜索,从而扩大算法解空间、进一步提升算法的局部搜索能力.通过对基准实例的求解,并与现有的最先进算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性. 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以最小化最大完工时间为优化目标,在研究现有Jaya优化算法的基础上,结合邻域搜索算法,提出一种改进混合Jaya优化算法.首先,针对MSOS编码方式设计种群初始化方法;其次,提出一种基于Jaya优化算法思想的离散化更新算子,使算法适用于FJSP;然后,设计了2种新型邻域结构,有效增强了算法的局部寻优能力;最后,通过3组著名的FJSP基准算例进行测试,并与相同目标的其他算法进行对比分析.结果 表明,改进混合Jaya优化算法能有效求解FJSP,且比相同目标的其他算法有更强的求解能力. 相似文献
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求解作业车间调度问题的快速启发式算法 总被引:7,自引:0,他引:7
首先将作业车间调度问题转换为一个搭积木模型,受这个直观模型的启发,提出了一个启发式的搭积木规则,该规则综合考虑了已经搭好的积木的顶高和将要搭积木的剩余高度。基于这个规则,提出了一个求解作业车间调度问题的快速启发式算法,对国际上通用的benchmark例的模拟实验结果表明,提出的算法优于经典的优先分配启发式算法。 相似文献
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多目标批量生产柔性作业车间优化调度 总被引:14,自引:0,他引:14
研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。 相似文献
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批量生产柔性作业车间优化调度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对多目标柔性作业车间调度问题搜索空间的离散性和求解算法的收敛性,提出一种基于Pareto优化的离散自由搜索算法来求解多目标柔性作业车间调度问题。在建立基于Markov链数学模型的基础上,证明了算法以概率1收敛;引入首达最优解期望时间来分析算法收敛速度,并分析了算法时间复杂度。采用基于工序排序和机器分配的个体表达方式,在多目标柔性作业车间离散域,利用自由搜索算法在邻域小步幅精确搜索和在全局空间大步幅勘测进行寻优;通过自由搜索算法自适应赋予个体各异辨别能力和Pareto优化概念来比较个体优劣性,不仅保留优化个体,而且使个体寻优方向沿多目标柔性作业车间调度问题Pareto前沿逼近。通过对搜索过程中产生的伪调度方案进行可行性判定,以确保调度方案可行。采用10×10FJSP和8×8FJSP问题的实例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem, SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy, ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm, EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。 相似文献