考虑多目标的工艺规划与调度集成问题研究

针对工艺规划与调度集成问题在多目标优化方面的不足,考虑将多目标优化集成到工艺规划与调度集成问题中。以最长完工时间、加工成本及设备最大负载为优化目标,对该多目标工艺规划与调度集成问题进行建模,并提出了一种非支配排序遗传算法,鉴于加工信息的多样性,使用多层结构表示可行解,对该算法的选择及遗传操作等步骤进行了设计。最后,以实例验证了上述模型的正确性及算法的有效性。     

基于差分进化算法的混合动力系统多目标优化

针对混合动力能量管理系统多目标优化问题通常采用加权求和等方法的缺点,采用Pareto最优原理处理燃油经济性与排放性(CO、NOx、HC)评价指标,提出一种基于非支配排序的自适应差分进化算法,并应用于混合动力能量管理多目标优化系统之中并进行仿真分析。结果表明,提出的优化方法能够得到一组非支配Pareto最优解集,且燃油经济性最大提高了5.30%,CO排放物最大下降了3.65%,NOx最大下降了14.40%,HC最大下降了3.26%。     

扇形采样约束多目标差分进化算法及工程应用

工程实践中存在大量约束多目标优化问题(Constrained multi-objective optimization problems, CMOPs),多目标进化算法是求解这类问题的一类有效方法。引入扇形采样技术,将二次变异双种群差分进化算法和约束处理方法相结合,设计求解CMOPs的进化算法——基于扇形采样的约束多目标差分进化算法(Sector-sampling-based constrained multi-objective differential evolution algorithm, SS-CMODE)。扇形采样可避免耗时的非劣操作,且能保证Pareto最优解集的良好逼近性和多样性。通过3个典型CMOPs的对比测试,表明SS-CMODE的解集均匀性和计算效率明显优于对比算法。以J23-80机械压力机使用的双曲柄串联机构多目标优化为例,研究新算法求解工程问题的有效性。以锻冲工作阶段平均速度波动最小和力传动性能最优为目标,建立机构的约束多目标优化模型,再应用SS-CMODE求解该问题。结果表明,该算法能求出多组满足约束条件的Pareto最优解,且解集均匀性良好。     

改进差分进化算法求解不确定流程车间调度问题

考虑实际流程工业生产中投入产出比、设备转化率等不确定性因素,基于模糊理论建立了以最大化面积满意度为目标函数的不确定流程工业车间调度模型.为提高调度算法的优化性能,提出多变异、双向交叉的改进差分进化算法,增加了种群个体在搜索空间的遍历性及择优选择的范围.以某电化厂聚氯乙烯车间调度为例,将改进算法应用于实际车间调度,分析了时间段长度、不同变异策略以及中间存储的初始容量对调度结果的影响.仿真结果表明了改进算法的有效性和稳定性.     

圆柱齿轮传动多目标优化的差分进化算法

针对单级斜齿圆柱齿轮传动机构优化设计问题,建立以体积最小化和重合度最大化为目标的约束多目标优化模型。为提高Pareto前沿的分布均匀性和分布广度,将网格Pareto占优技术与约束多目标差分进化算法结合,设计网格占优约束多目标差分进化算法(ε-CMODE)。根据工程实践需要,将离散约束多目标优化模型映射为约束非负整数规划问题,再改进ε-CMODE算法以求解该模型。最后,给出优化设计实例。结果表明,ε-CMODE算法能有效求解齿轮机构多目标优化问题,得到均匀分布的Pareto前沿,可为设计人员提供多组备选解。     

自动导向小车与加工设备多目标集成调度的聚类遗传算法

针对AGV与加工设备的集成调度问题,在考虑AGV无冲突路径规划的情况下,建立了以最大完工时间、AGV运行时间及机器总负荷为优化目标的调度优化模型,提出一种基于时间窗和Dijk-stra算法的多目标自适应聚类遗传算法.根据算法在不同迭代时期的特点,提出一种包含自适应个体交叉概率的交叉重组策略;设计了自适应种群变异概率;引...     

基于差分进化算法的套筒滚子链传动多目标优化设计

套筒滚子链传动的优化设计多以单目标优化为主,本文在之前研究基础上,以单列链传动功效最大和疲劳寿命最大为目标建立了该问题的多目标优化模型。在高斯变异多目标差分进化算法的基础上,引入了修正的约束处理方法及取整策略,提出了一种求解混合离散变量的多目标差分进化算法。工程实例求解结果表明,所得结果满足设计需求,该算法是有效的,且对于其他工程问题的求解具有一定的参考价值。     

浅谈差分进化算法在电力系统调度优化中的应用

论述了差分进化算法的概念,对其基本操作加以明确,并重点围绕该算法在电力系统调度优化中的应用进行了分析,为电力系统调度优化工作的实践开展提供了思路。     

自适应差分进化改进云资源调度

为了解决云制造资源调度与实际制造场景不符、易陷入局部最优和收敛速度过慢的问题,提出了一种基于自适应多目标差分进化的制造资源调度方法。该方法考虑了实际云制造平台资源调度特点,建立了一个具有时序约束及成本约束的多目标优化资源调度模型。针对云制造资源调度特点,对传统差分进化进行改进,提出自适应变异率和交叉率,实现了寻优过程中变异率与交叉率的动态调整,均衡了多目标差分进化全局搜索与局部搜索能力,提高了最优解搜索的精度与速度。实际算例证明了该方法的有效性和可行性。     

多目标置换流水车间调度的改进食物链算法

针对目标函数为最小化最大完成时间和总延迟时间的多目标置换流水车间调度问题,提出了一种改进的食物链算法。该算法在食物链算法的基础上,引入基于Pareto最优解的快速非支配性排序和个体拥挤距离计算,增强了算法的寻优性能。对OR-Library三个典型算例的优化比较表明,该算法在解的质量上明显超越NSGA-Ⅱ算法。     

面向维修的复杂装备模块智能聚类与优化求解技术

为解决传统维修过程中由单独的维修部门被动应对既成事实的复杂装备检修问题,同时加强其他部门对于维修活动的协同能力,在复杂装备的设计阶段引入维修相关的驱动要素和维修阶段的策略选择,提出一种面向维修的复杂装备模块化设计方法。从维修成本、维修复杂度、维修效率等方面探讨复杂装备模块化设计准则,得到各维修特性的量化计算方法,通过综合考虑约束条件建立面向维修的模块化设计模型。采用青蛙跳跃算法和细菌优化相结合的混合多目标蛙跳算法对模型进行优化求解,从而得到一系列代表模块化设计方案的Pareto最优解,并利用基于信息熵理论的Pareto优选方法获取最终的模块化设计方案。以沈阳某机床厂设计生产的GMC型精密五轴加工中心为例,运用数值仿真手段验证了该方法的有效性和可行性。     

基于改进粒子群优化算法的多目标铜卷加工生产调度研究

针对多目标铜卷加工生产调度问题,提出一种自适应的改进粒子群优化算法。该算法采用基于个体拥挤距离排序的外部种群保留策略以避免陷入局部极值,基于个体拥挤距离概率更新全局极值以及基于支配关系更新个体极值,同时采用基于非支配解和单点交叉的内部种群规模自适应调整策略以及自适应动态惯性权重来保持种群的多样性。通过应用实例验证了该方法求解多目标铜卷加工生产调度问题的有效性。     

不同再调度周期下的柔性作业车间动态调度

为了研究柔性作业车间周期性再调度对生产稳定性和效率的影响,通过模拟随机工件到达的生产环境,运用周期性再调度的调度策略,将各个工件依次划入对应的调度区间,以效率和稳定性为目标,设计了一种基于Pareto概念的多目标差分进化算法对每个调度区间的工件进行调度优化,并从获得的非支配解集中采用决策策略选出一个调度方案作为实际调度加工方案。通过研究不同的再调度周期下与完工时间、总拖期、总效率和总稳定性之间的相互影响关系,有效地指导了实际生产实践。     

基于改进双归档进化算法的多目标动态软件项目调度

项目需求变化和开发人员流动使得软件项目管理具有动态性的特征.鉴于此,建立了包含持续时间、项目成本、调度鲁棒性和调度稳定性的多目标动态软件项目调度模型,并提出一种改进的双归档进化算法.双归档进化算法在优化多目标约束问题时可以同时平衡收敛性、多样性和可行性.但随着目标维度增加,双归档进化算法的性能会下降.本文提出的改进算法...     

结合混合进化算法和知识的多目标车间调度

提出了一种结合混合进化算法和知识的新型多目标车间调度方法,在有限的时间或迭代次数下可以得到更好的非支配Pareto解以服务于生产调度。由优化目标和属性归纳演绎法确定了知识挖掘的工件属性,通过优先级权重得到了规则初始种群。所提出的增减排序方法通过重新局部排序初始种群中工序的位置来克服优先级下工序不足或过饱和的问题。最后由一标准案例和非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)混合模拟退火算法对所提调度方法进行了验证,得到的结果无论是优化目标值还是解集的分布在不同迭代次数和初始种群尺寸下都要优于传统随机进化方法。     

微分进化多目标优化算法研究

对现有的微分进化多目标优化算法做了进一步的研究,揭示了其在机械工程领域中应用存在的问题。在此基础上,对现有的微分进化多目标优化算法进行了修正,给出了基于微分进化算法、适用于机械工程领域的约束多目标优化算法。与目前普遍采用的粒子群多目标优化算法进行了比较,并通过颇具典型意义的双圆弧齿轮传动约束多目标优化范例进行了验证。研究结果表明,该方法比粒子群多目标优化算法具有更好的非劣解的多样性和收敛性,快得多的收敛速度,且程序设计简单、易懂。为机械工程领域约束多目标优化设计提供了一种切实可行的设计算法。     

[工艺规划与装配线平衡]两阶段混合算法求解集成工艺规划与调度问题

提出了求解集成式工艺规划与车间调度问题的两阶段混合算法。在工艺规划阶段,使用遗传算法为每个工件生成可选的近优工艺路线集,动态地为车间调度阶段输入已确定的工艺路线;在车间调度阶段,使用蜜蜂交配优化算法快速寻优,设计了蜂王婚飞的流程以保证算法的全局搜索能力,构建了基于不同邻域结构的工蜂培育幼蜂局部搜索策略。使用基准测试集对提出的方法进行验证,并与现有算法进行对比,计算结果证明了提出方法的有效性。     

改进差分进化算法求解混合流水车间调度问题

对于求解混合流水车间调度问题,标准差分进化算法存在易陷入局部极值的缺点,为此,以最小化最大完工时间为目标函数建立了仿真优化模型,并提出了一种改进差分进化算法进行求解.将所提算法结合反向学习策略生成初始种群,在差分进化中进一步引入自适应差分因子,并在个体选择机制中引入模拟退火算法的Metropolis准则,有效提高了该算...     

柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究

针对各工件日标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多日标优化数学模型.针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto综合最优解.最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题.     

基于直觉模糊数与多目标优化算法的工艺路线优化

为解决工艺规划中的工艺路线决策问题,提出基于直觉模糊数与元胞自动机—第二代强度Pareto进化算法的工艺路线多目标优化方法。分析了零件的加工特征并将其分解为可用知识化表达的加工元,为有效处理加工元之间的模糊性顺序约束关系,利用直觉模糊数设计结构矩阵来建立加工元之间的约束关系。在此基础上,构建了以加工设备变换成本、装夹变换成本、刀具变换成本为优化目标的工艺路线多目标优化模型。为提高求解多目标工艺路线的求解效率,利用元胞自动机和第二代强度Pareto进化算法对工艺路线优化模型进行求解,得到由多个可行的工艺路线组成的Pareto前沿,进而通过模糊熵对其评价后筛选出最佳工艺路线。以某设备的传动箱箱体为例,验证了所提方法的可行性与有效性。