改进蝙蝠算法柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的离散蝙蝠算法。该算法采用双层编码序列方式,利用均衡机器负载分配策略和插入式解码方案初始化种群,同时设计了离散蝙蝠算法的速度、位置更新的相关算子和操作,引入了平衡调整因子改善算法搜索能力。通过案例测试并与其他算法比较,验证了改进的离散蝙蝠算法可以有效地求解柔性作业车间调度问题,并具有较高的精确度。     

求解柔性作业车间调度问题的改进蝙蝠算法

针对柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种改进蝙蝠算法来求解．为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种单层整数编码策略．在粒子的速度和位置方面,算法重新定义速度和位置的相关算子．为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种呈指数递减的惯性权重策略．针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法.     

基于改进粒子群算法求解柔性作业车间批量调度问题

基于工序排序和机器分配的粒子编码方式,提出一种新的粒子位置更新方式,该方式使得粒子群算法更新可以直接在离散域执行.通过对工件工序进行多次机器分配来扩大搜索范围,引入改进的模拟退火算法,用以增强粒子群算法的邻域搜索能力,实现全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后通过数值算例以及某电声企业纸盆车间批量调度的应用实例验证了所提出算法的有效性和可行性.     

改进萤火虫算法求解多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化机器总负荷、最小化机器最大负荷为目标,提出一种改进邻域结构的离散萤火虫算法。首先,采用多种策略相结合的方式初始化种群,提高算法初始解质量以及种群多样性;其次,通过改进关键路径的邻域结构并设计离散萤火虫算法的位置更新公式,以增强算法全局搜索和局部搜索能力;最后,将该算法应用于标准数据集,并将求解结果与其他算法进行对比,验证了所提算法的有效性。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

基于改进人工免疫算法的柔性车间调度问题

针对以最小化总处理时间为目标的柔性车间调度问题,为优化工件设备加工路径,提出了求解强NP-Hard问题的改进人工免疫算法.在初始解产生方面应用了多种求解策略的组合,多个变异算子应用于工序分配和工序排序以产生新的抗体,能够有效保持种群的多样性.并通过引入重排序变异算子及克隆算子提高了算法的局部求解能力,使算法在局部求精与空间探索方面都取得了较好的成绩.通过在BenchMark问题上的测试,并与相关文献仿真结果比较,表明了改进算法具有较好的稳定性和收敛性.     

基于Q-learning算法解决多目标柔性作业车间调度问题

近几十年来,柔性作业车间调度问题由于其不确定性和复杂度引起了许多学者的关注。易陷入局部最优一直是元启发式算法解决柔性作业车间调度问题的不足之处,对此提出了一种改进的Q-learning强化学习算法,该改进算法设计并定义了状态空间和动作集,并通过随机生成可行的工序编码,在随机贪婪策略下选择合适的加工机器形成对应可行的机器编码,以最大完工时间和总能耗的多目标优化函数为可行解优劣的衡量标准。最后将所提算法模型使用车间调度问题的标准算例进行了验证,实验结果说明了所提算法的有效性,提升了解决多目标柔性作业车间问题的精度。     

柔性作业车间调度问题的一种启发式算法

为了研究多目标柔性作业车间调度问题,基于甘特图和搭积木经验进行了分析,提出了一种组合优先规则和基于此优先规则的启发式算法.组合优先规则面向完工时间、关键机床负荷和总负荷三个指标,改变规则中各数据项的比例可调整三个指标所占的比例;算法采用随机方式调整三个指标的比例,并微调最优解对应的比例.能随机产生多个高质量调度解.算法...     

求解柔性作业车间调度问题的新型改进Jaya算法

为有效解决复杂的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了一种结合了变邻域搜索算法的新型改进Jaya算法来求解。为不断挖掘和优化探索最优解,提高算法求解的结果质量,通过Jaya算法的原理重新提出一种解的更新机制,此外在Jaya算法原理的基础上嵌入一种变邻域搜索策略,并在传统邻域结构的基础上重新设计了两种新型邻域结构,扩大了邻域搜索范围,增强了Jaya算法的局部搜索能力,避免算法因失去解的多样性从而陷入局部最优。运用基准算例对该算法的求解性能进行了验证,并与其他算法的仿真结果进行对比,结果表明该改进算法的求解效率更高。     

一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法

针对人工萤火虫算法在寻找函数全局最优值时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和求解精度低等不足,利用Powell方法强大的局部优化能力,将其作为一局部搜索算子嵌入到人工萤火虫算法,提出一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法。最后,8个标准函数测试结果表明,改进后人工萤火虫算法在收敛速度、精度和稳定性方面都优于人工萤火虫算法。     

多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

一种具有区域影响的人工萤火虫算法

受到自然界中萤火虫通过荧光进行信息交流的群体行为的启示,萤火虫算法被提出。它是一种新颖的仿生群智能优化算法。基本的萤火虫算法中,萤火虫个体间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷;考虑到萤火虫个体的区域影响作用,提出一种更接近社会上信息传递系统的萤火虫算法。该算法综合考虑了萤火虫个体的历史最优位置和萤火虫群体的历史最优位置对当前位置的影响作用,使相距较近的萤火虫个体能很快地得到信息并受其影响。实验仿真结果表明,区域影响下的萤火虫算法性能有了显著提高。     

柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法

根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.     

基于多Agent协商的柔性车间调度系统

针对柔性作业车间调度的特点,提出了一种基于多agent协商的柔性作业车间调度系统。系统由工件agent,机器agent和工序agent组成。Agent之间通过相互发送消息和响应消息进行交互,并且通过消息相应函数按照各agent局部的信息、同时兼顾系统的性能进行决策。工件agent通过招标的方式,选择合适的机器完成加工任务,机器agent通过竞争来获得工件的加工权。最后用Java语言在Eclipse平台上进行程序设计,对柔性作业车间调度的平均滞后问题进行仿真实验,并与传统的分派规则比较,结果显示所提方法的优越性。     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

改进多目标进化算法求解柔性作业车间调度问题

针对加工时间为模糊数的柔性作业车间调度问题,考虑最小化模糊最大完工时间、模糊机器总负荷、模糊关键机器负荷为优化目标,提出一种有效求解该类优化问题的多目标进化算法。算法采用一种混合不同机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码。定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序。接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略对种群中的优势个体进行局部搜索。通过试验研究关键参数对算法性能的影响并将所提算法与3种不同的优化算法作对比。结果表明,所提算法能够比其它算法更有效解决多目标模糊柔性作业车间调度优化问题。     

A Review on Swarm Intelligence and Evolutionary Algorithms for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problems

Flexible job shop scheduling problems (FJSP) have received much attention from academia and industry for many years. Due to their exponential complexity, swarm intelligence (SI) and evolutionary algorithms (EA) are developed, employed and improved for solving them. More than 60% of the publications are related to SI and EA. This paper intents to give a comprehensive literature review of SI and EA for solving FJSP. First, the mathematical model of FJSP is presented and the constraints in applications are summarized. Then, the encoding and decoding strategies for connecting the problem and algorithms are reviewed. The strategies for initializing algorithms? population and local search operators for improving convergence performance are summarized. Next, one classical hybrid genetic algorithm (GA) and one newest imperialist competitive algorithm (ICA) with variables neighborhood search (VNS) for solving FJSP are presented. Finally, we summarize, discus and analyze the status of SI and EA for solving FJSP and give insight into future research directions.