考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

考虑运输时间的多目标柔性作业车间调度研究

针对考虑运输时间的柔性作业车间调度问题,构建了以最大完工时间最小化、最大机器负载最小化和总机器负载最小化为目标的多目标优化模型,并提出一种小生境粒子群优化算法求解该模型.首先,在粒子群的初始化过程中动态选择完工时间最短的机器,提高初始解的质量,加快算法的收敛速度.其次,针对传统粒子群算法的不稳定性和早熟问题,引入邻域搜...     

考虑时间与能耗约束的柔性作业车间调度优化

随着能源价格日益上涨以及国家节能减排措施的不断推进,制造业正朝着绿色生产方向转型。针对受调整时间和能耗约束的柔性作业车间调度问题,建立以最大完工时间、总调整时间和总能耗为目标的数学模型。设计改进的NSGA-Ⅱ与禁忌搜索结合的多目标混合算法（MOGATS）进行求解。算法设计三种初始化规则保证初始解的质量和多样性。为提高算法搜索效果,将Pareto等级引入交叉算子中,并在变异算子中加入模拟退火算法提升算法的局部搜索能力。最后,在Pareto前沿中找到各个目标的最优个体作为初始解,进行禁忌搜索以提高解的质量。通过与其他算法的实验结果进行对比,验证MOGATS算法能够有效求解考虑机器调整的柔性作业车间多目标问题。     

考虑装卸的柔性作业车间双资源调度问题

针对"研产混线"中各类制造资源利用率低、非加工时间过长、调度难度大的问题,以生产中最紧缺的夹具资源为例,提出考虑装卸的柔性作业车间双资源调度问题.首先,以最小化完工时间和准结时间为目标建立该问题的数学优化模型;然后,设计快速非支配排序遗传算法对问题进行求解,根据问题特性综合考虑两个目标并设计降准解码算法,随机从交叉算子池和变异算子池中选择算子进行操作,根据非支配等级和拥挤度选择进入下一代的个体;最后,通过数值实验表明,针对考虑装卸的柔性作业车间双资源调度问题,所提出算法能够有效求解该问题,保证完工时间的同时降低准结时间.     

考虑机器速度的低碳柔性作业车间调度问题研究

根据具有低碳需求的制造企业的实际情况,建立了考虑机器速度的低碳柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑机器加工速度,增加了工件的装夹和卸载时间及机器在不同状态下的碳排放参数,使问题更具现实性。为了实现低碳生产的目标,本文在实现最大完工时间最小的前提下提出了一种非关键工序调整法,通过对非关键工序的调整,降低机器的总碳排放量,提高机器利用率。最后通过求解实际案例,实验结果证实模型的可行性和非关键工序调整法的有效性。     

求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法

针对以最小化最大完工时间为目标函数的柔性作业车间调度问题,建立其数学模型并提出了一种两段式狼群算法加以求解.采用两段式(two-vector code)的编码方式,设计初始化种群的方式,保证初始解的质量及多样性;通过对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为的重新设计,解决了原始狼群算法易陷入局部最优的问题;舍弃原始...     

改进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中最大完工时间、机器最大负荷和总机器负荷三项性能指标,提出一种改进的自适应交叉和变异的混合遗传算法。在基本遗传算法染色体编码的基础上,设计一种基于海明距离的调度个体差异判别方法,并通过自适应交叉阈值和动态变异概率计算提高遗传算法整个种群调度个体的多样性,防止算法过早的进入早熟。在遗传算法进化期间,对每个调度个体的进化采用变邻域搜索算法,扩大调度个体的邻域搜索范围。最后,使用文献中相同的调度实例将本文的计算结果与其它文献中的测试结果进行比较,验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

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。     

柔性作业车间调度中的组合遗传优化研究

针对柔性作业车间调度问题,提出一种组合遗传算法。该算法在种群初始化、选择、交叉、变异各阶段,组合使用各种不同的策略。针对机器编码部分的交叉,提出一种基于工件的机器交叉算子,用以改进机器分配部分随机交叉引起的对父代优秀基因继承不足的缺陷。通过对典型算例的计算以及与其他文献的研究成果比较,证明该算法的优良性能。     

柔性作业车间调度问题的集成启发式算法

柔性作业车间调度问题,包括路径分配和加工排序2大子问题,是组合优化理论和实际生产管理的重要研究方向。作为传统作业车间调度的扩展,柔性作业车间调度问题的内在复杂性(强NP-Hard)使得传统的最优化方法难以有效求解。文章针对以多目标权重和最优为目标的柔性作业车间调度问题,提出基于过滤定向搜索的集成启发式算法,设计改进了节点分枝策略和局部/全局评价函数,能同时解决2大子问题。通过实例仿真,对算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的可行性和有效性。     

多目标柔性Job Shop调度问题的技术现状和发展趋势*

首先概述了多目标柔性Job Shop调度问题的基本概念,包括问题定义、常用假设条件、性能指标和问题的分类,讨论了其复杂性;其次,分别从建模、优化方法和原型系统研究方面综述了其发展过程和研究现状,对一类更加通用的多目标柔性Job Shop问题进行了简单的文献综述;最后指出了现有研究存在的问题与不足,并对未来的发展趋势进行了探讨。     

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。     

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。     

混合鲸鱼优化算法求解柔性作业车间调度问题

提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正...     

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。     

车间调度算法的研究和开发

针对车间调度问题,提出了一种改进的拉氏松弛算法,在增加辅助目标函数的基础上,通过对子问题的限制和搜索策略的改变,使拉氏算法的计算量减少,近优解的搜索能力有很大改善,本文还提出了一种基因优化算法,充分利用拉氏算法得到的多个近优解,进一步优化结,仿真结果表明对车间调度问题得到了较好的结果,本方法也可用于其它有约束的规则问题。     

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。     

具有总能耗约束的柔性作业车间调度问题研究

针对具有总能耗约束的柔性作业车间调度问题（Flexible job shop scheduling problem,FJSP）,提出一种基于帝国竞争算法（Imperialist competitive algorithm,ICA）和变邻域搜索（Variable neighborhood search,VNS）的双阶段算法,该算法在总能耗不超过给定阈值的条件下最小化Makespan和总延迟时间.由于能耗约束不是总能满足且阈值往往难以事先给定,为此,第一阶段,首先,将原问题转化为具有Makespan、总延迟时间和总能耗的三目标FJSP,然后,利用初始帝国构建和帝国竞争的新策略设计一种ICA对问题求解,并根据ICA的结果确定总能耗阈值;第二阶段,应用解的比较新策略、非劣解集更新方法和当前解周期性更新,构建VNS对原问题求解.计算实验和结果分析表明,两阶段算法对于所研究的问题搜索能力强.