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兼顾车间作业排序中的制造周期和机器利用率,建立了以最小化最大完工时间为主目标、以最大化机器利用率为从目标的优化模型。设计了引入自适应技术的惯性权重,使基本粒子群算法的学习因子可动态变化地改进粒子群算法,并用该改进后的算法对车间作业排序进行了优化设计。实例研究表明:改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛可靠性上均优于未改进的粒子群算法,在求解车间作业排序问题的应用中具有更高的求解质量。 相似文献
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兼顾车间作业排序中的制造周期和机器利用率,建立了以最小化最大完工时间为主目标、以最大化机器利用率为从目标的优化模型。设计了引入自适应技术的惯性权重,使基本粒子群算法的学习因子可动态变化地改进粒子群算法,并用该改进后的算法对车间作业排序进行了优化设计。实例研究表明:改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛可靠性上均优于未改进的粒子群算法,在求解车间作业排序问题的应用中具有更高的求解质量。 相似文献
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作业车间排序重调度问题及其改进修复约束满足算法 总被引:2,自引:0,他引:2
作业车间往往因出现新作业而需要进行重调度.为尽量减少由重调度带来的计划变更,除了优化原有的性能指标外,还应减小重调度结果与原排序之间的差异.由此,提出一种双目标优化模型.为方便求解,将模型进行了分解,构建了可以分步求解的分级模型.对分级模型提出改进的修复约束满足算法(修复法),通过采用新的变量表示形式,设计了变量排序的启发式算法,并采用变量互换启发式算法,以保证全局搜索性能.以90个作业车间标准算例为基础,设计了重调度算例,并与现有代表性的第二代非支配排序遗传算法优化结果进行了对比,结果表明在相同运行时间下,所提算法更具优越性. 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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作业车间应用推拉方法的仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了作业车间的推拉结合的作业控制方法,并对此作业方法影响作业车间性能的因素进行了仿真分析,其结果可作为作业车间设计或资源配置的决策依据。为了降低仿真数据的自相关性对性能估计的精度的影响,用独立的随机数流驱动仿真模型进行了多次终态仿真。基于这些独立的仿真结果,用正交试验方法分析了各个工作中心的生产能力、看板数量,以及物料搬运系统对每类作业完成时间的影响。 相似文献
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基于遗传优化算法求解作业车间调度问题 总被引:5,自引:4,他引:5
将一类具有路径柔性的作业车间调度问题,分解为任务优化分配和任务优化调度两个子问题,结合遗传算法和启发式算法,提出了基于遗传算法的优化调度算法,并有实例证实了该算法的有效性。 相似文献
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针对传统遗传算法在求解作业车间调度问题时存在的算法收敛速度慢、寻优结果易陷入局部最优等缺点,提出了基于禁忌搜索算法的遗传交叉算子,利用禁忌表对交叉过程重复产生的子代进行有效禁忌,以加快算法的收敛速度,提高算法的全局搜索能力。算法设计了特殊的禁忌交叉方式,经实例表明:与传统的遗传算法相比,改进后的遗传算法在算法的收敛速度和求解的质量方面有了明显提高。 相似文献
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改进微粒群优化求解置换流水车间调度问题 总被引:4,自引:1,他引:3
针对置换流水车间调度问题,提出了一种改进微粒群优化的求解算法。首先,由基于启发式信息的贪婪随机自适应算法得到工件加工顺序,个体最优的初始值不再是随机生成的初始值,而是由该工件加工顺序转化而成;然后,对个体最优解进行了交换型局部搜索;最后,通过对Car系列和Rec系列基准的测试,表明了该算法的有效性。 相似文献
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Flexible job shop scheduling with tabu search algorithms 总被引:5,自引:5,他引:0
Mohammad Saidi-Mehrabad Parviz Fattahi 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2007,32(5-6):563-570
This paper presents a tabu search algorithm that solves the flexible job shop scheduling problem to minimize the makespan
time. As a context for solving sequencing and scheduling problems, the flexible job shop model is highly complicated. Alternative
operation sequences and sequence-dependent setups are two important factors that frequently appear in various manufacturing
environments and in project scheduling. In this paper, we present a model for a flexible job shop scheduling problem while
considering those factors simultaneously. The purpose of this paper is to minimize the makespan time and to find the best
sequence of operations and the best choice of machine alternatives, simultaneously. The proposed tabu search algorithm is
composed of two parts: a procedure that searches for the best sequence of job operations, and a procedure that finds the best
choice of machine alternatives. Randomly generated test problems are used to evaluate the performance of the proposed algorithm.
Results of the algorithm are compared with the optimal solution using a mathematical model solved by the traditional optimization
technique (the branch and bound method). After modeling the scheduling problem, the model is verified and validated. Then
the computational results are presented. Computational results indicate that the proposed algorithm can produce optimal solutions
in a short computational time for small and medium sized problems. Moreover, it can be applied easily in real factory conditions
and for large size problems. The proposed algorithm should thus be useful to both practitioners and researchers. 相似文献
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Deming Lei 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2008,37(1-2):157-165
This paper addresses multi-objective job shop scheduling problems with fuzzy processing time and due-date in such a way to
provide the decision-maker with a group of Pareto optimal solutions. A new priority rule-based representation method is proposed
and the problems are converted into continuous optimization ones to handle the problems by using particle swarm optimization.
The conversion is implemented by constructing the corresponding relationship between real vector and the chromosome obtained
with the new representation method. Pareto archive particle swarm optimization is proposed, in which the global best position
selection is combined with the crowding measure-based archive maintenance, and the inclusion of mutation into the proposed
algorithm is considered. The proposed algorithm is applied to eight benchmark problems for the following objectives: the minimum
agreement index, the maximum fuzzy completion time and the mean fuzzy completion time. Computational results demonstrate that
the proposal algorithm has a promising advantage in fuzzy job shop scheduling. 相似文献
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多目标柔性作业车间调度优化研究 总被引:16,自引:2,他引:16
提出了一种集成权重系数变化法和小生境技术的混合遗传算法,建立了包括时间、成本、交货期满意度和设备利用率在内的多目标优化模型。采用基于工序的编码方式和“间隙挤压法”活动化解码方法;遗传算子包括选择、交叉、变异3种类型;选择操作采用轮盘赌选择方式。为了保证解的收敛性和多样性,采用了精英保留策略和小生境技术。交叉操作采用线性次序交叉方式;变异操作采用互换操作变异方法。染色体的适应度是各个目标函数的随机加权和。仿真实验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。 相似文献
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考虑运输时间柔性作业车间调度问题的快速寻优方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速获得考虑运输时间的柔性生产调度问题的近优解,进行了快速寻优方法研究。采用运输时间矩阵对析取图模型进行改进,建立了设备选择的多阶段决策方法。建立了考虑运输时间的关键链优化方法,通过邻域搜索快速获得近优解。开发了调度实验系统对上述工作进行验证。实验结果表明,该方法可较稳定地获得近优调度解,并具有较好的计算效率。 相似文献
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根据传统柔性作业车间静态调度模型很难适应实际生产过程中动态性和不确定性的特点,通过对动态环境下柔性作业车间调度问题的研究,构建以生产系统最大完工时间最小为优化目标的数学模型。基于滚动时域优化基本框架,设计一种生产设备出现故障情况下周期和事件混合驱动的动态调度策略。同时,采用一种扩展的基于工序和设备双层染色体编码的遗传算法来对动态调度模型进行求解。最后,通过对某一具体生产车间实例进行仿真求解,验证该动态调度策略的可行性和有效性。 相似文献
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系统地总结近年来车间多目标调度问题中常用的研究方法,介绍算法的基本思想和实际的使用情况,总结车间调度问题研究中的不足和局限性. 相似文献
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在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。 相似文献
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改进细菌觅食算法求解柔性作业车间调度问题 总被引:2,自引:0,他引:2
针对柔性作业车间调度问题的NP难特性,提出一种改进的细菌觅食优化算法。采用集成法策略同时求解柔性作业车间调度问题的机器分配和工序调度子问题。将细菌个体表示为工序串,建立问题和算法的映射关系;分别针对普通细菌个体和当前最优个体设计了多重趋化操作,以增强算法的局部搜索能力;复制操作设置繁殖阈和死亡阈,以提高对历史经验的继承程度;迁移/驱散操作中,结合改进的LPT启发式规则,提出带倾向性的迁移/驱散操作方式。采用正交试验对算法的重要参数进行了优化配置,通过搜索算子优化效果对比实验证明了正交试验的结论;进行了收敛性能对比实验,证明算法具有优秀的全局开发能力和局部探索能力;典型算例实验结果表明,该算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。 相似文献