改进近邻人工蜂群算法求解柔性作业车间调度问题

为了更好地解决以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。首先,采用随机选择和反向学习策略来提高初始蜜源的质量。同时,设计了一种新颖的特征表示方式,用于计算蜜源之间的距离。在引领蜂阶段,通过引入交叉和变异策略来优化种群中的近距离蜜源。在探索蜂阶段,引入了六种变邻域方法,以扩大解空间的搜索范围。而在侦查蜂阶段,则根据蜜源的潜力值剔除局部最优个体。在15个数据集上进行了广泛实验,实验结果表明,该改进算法性能明显优于其他四种著名的群智能优化算法。该研究为解决柔性作业车间调度问题提供了一种新的有效方法,对于实际生产调度具有重要的实用价值。     

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...     

猫群优化算法求解柔性作业车间调度问题

根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法（Improved Cat Swarm Optimization,ICSO）,用于优化车间内工件的最大完工时间。算法给出了两段式个体位置编码方式和基于启发式算法的种群初始化策略;采用自适应行为模式选择方法,使其能够有效协调算法全局和局部搜索;提出了基于多样化搜寻算子的搜寻模式,增强算法的全局搜索能力;提出了基于莱维飞行的跟踪模式,增强算法的局部搜索能力。此外,算法中还引入了跳跃机制,使算法性能能够得到进一步的改善。实验数据表明ICSO算法在求解FJSP问题方面具有一定的有效性。     

改进人工蜂群算法求解模糊柔性作业车间调度问题

模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP)是柔性作业车间调度问题(FJSP)的拓展,具有很强的现实意义.针对FFJSP,本文提出了一种基于领域搜索的改进人工蜂群算法.该算法以最小化最大模糊完工时间为目标.首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群.其次,为了提高算法的局部搜索能力,采用4种邻域结构对蜜源进行邻域搜索.为了进一步优化蜜源和加快种群的收敛速度,采用了一种新颖的交叉操作.并且在解码的过程中采用左移策略,从而很好地利用机器的空闲时间.最后,选取了3组通用数据集来测试算法的性能,并与代表性算法进行比较.结果表明,对于大部分实例,本文所提出的的算法的结果要优于与之对比的算法.     

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...     

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。     

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。     

混合灰狼优化算法求解柔性作业车间调度问题

将灰狼优化算法(GWO)用于柔性作业车间调度问题(FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用两段式编码方式,建立GWO连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证算法初始解的质量;然后,嵌入一种变邻域搜索策略,加强算法的局部搜索能力,引入遗传算子,提升算法的全局探索能力;最后,通过实验数据验证HGWO算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

带负载均衡的混合算法求解分布式异构作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的分布式异构作业车间调度问题(DHJSP), 本文提出了一种新的混合遗传禁忌搜索算法. 首先, 综合考虑工厂的工件总负载与最大机器负载, 提出了一种新的工厂负载表达方式. 其次, 针对DHJSP总工序数不定的特性, 提出以最小化最大工厂负载为目标快速确定初始工件分配方案, 并验证了方法的高效性. 然后, 新设计了两种考虑负载均衡的单工件转移邻域结构, 根据工序调度的结果对工件分配方案进行局部搜索. 最后, 因DHJSP缺少标准算例和相关算法, 在分布式同构作业车间调度问题(DJSP)上与现有算法进行对比, 所提算法在TA算例的480个问题上更新了420个问题的最优解, 其余60个问题取得了同等最优解. 在随机生成的3个不同规模的异构算例中, 所提算法也均取得了较好解, 验证了所提方法的优越性.     

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。     

An improved artificial bee colony algorithm for flexible job-shop scheduling problem with fuzzy processing time

This study addresses flexible job-shop scheduling problem (FJSP) with fuzzy processing time. An improved artificial bee colony (IABC) algorithm is proposed for FJSP cases defined in existing literature and realistic instances in remanufacturing where the uncertainty of the processing time is modeled as fuzzy processing time. The objectives are to minimize the maximum fuzzy completion time and the maximum fuzzy machine workload, respectively. The goal is to make the scheduling algorithm as part of expert and intelligent scheduling system for remanufacturing decision support. A simple and effective heuristic rule is developed to initialize population. Extensive computational experiments are carried out using five benchmark cases and eight realistic instances in remanufacturing. The proposed heuristic rule is evaluated using five benchmark cases for minimizing the maximum fuzzy completion time and the maximum fuzzy machine workload objectives, respectively. IABC algorithm is compared to six meta-heuristics for maximum fuzzy completion time criterion. For maximum fuzzy machine workload, IABC algorithm is compared to six heuristics. The results and comparisons show that IABC algorithm can solve FJSP with fuzzy processing time effectively, both benchmark cases and real-life remanufacturing instances. For practical remanufacturing problem, the schedules by IABC algorithm can satisfy the requirement in real-life shop floor. The IABC algorithm can be as part of expert and intelligent scheduling system to supply decision support for remanufacturing scheduling and management.     

改进生物地理学算法求解柔性作业调度问题

针对柔性作业车间调度问题的特点,提出了一种基于改进生物地理学优化算法的求解方案。该方案采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,在初始种群中引入启发式算法生成的优良个体,并在标准生物地理学算法基础上对迁移和变异操作进行了改进,采用符合该调度问题的迁移率模型和自适应变异机制,克服了传统算法易于早熟或收敛慢的缺点。通过仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

超启发式交叉熵算法求解分布式装配柔性作业车间调度问题

本文针对一类新型两阶段分布式装配柔性作业车间调度问题(DAFJSP),建立问题模型,以最小化最大完工时间为优化目标并提出一种超启发式交叉熵算法(HHCEA)进行求解.首先,设计基于工序序列、工厂分配和产品序列的三维向量编码规则和结合贪婪策略的解码规则,同时提出4种启发式方法以提高初始解的质量.然后,设计高低分层结构的HHCEA,高层为提高对搜索方向的引导性,采用交叉熵算法(CEA)学习和积累优质排列的信息,其中各排列由结合问题特点设计的11种启发式操作(即11种有效的邻域操作)构成;低层为增加在解空间中的搜索深度,将高层确定的每个排列中的启发式操作依次重复执行指定次数并在执行过程中加入基于模拟退火的扰动机制,以此作为一种新的启发式方法执行搜索.最后,通过仿真实验与算法对比验证HHCEA可有效求解DAFJSP.     

A heuristic algorithm for the distributed and flexible job-shop scheduling problem

The distributed manufacturing takes place in a multi-factory environment including several factories, which may be geographically distributed in different locations, or in a multi-cell environment including several independent manufacturing cells located in the same plant. Each factory/cell is capable of manufacturing a variety of product types. An important issue in dealing with the production in this decentralized manner is the scheduling of manufacturing operations of products (jobs) in the distributed manufacturing system. In this paper, we study the distributed and flexible job-shop scheduling problem (DFJSP) which involves the scheduling of jobs (products) in a distributed manufacturing environment, under the assumption that the shop floor of each factory/cell is configured as a flexible job shop. A fast heuristic algorithm based on a constructive procedure is developed to obtain good quality schedules very quickly. The algorithm is tested on benchmark instances from the literature in order to evaluate its performance. Computational results show that, despite its simplicity, the proposed heuristic is computationally efficient and promising for practical problems.     

混合离散人工蜂群算法求解含不相关并行机的分布式柔性流水线调度

研究每阶段含不相关并行机的分布式柔性流水线调度问题.考虑顺序相关准备时间和工件动态到达时间,以最小化总加权提前/拖期惩罚为目标建立整数规划模型,提出一种融合离散差分进化算法、变邻域下降算法和局域搜索的混合离散人工蜂群算法以获取近优解.该算法采用基于工厂-工件号的编码以及基于机器最早空闲时间的动态解码机制,通过随机规则和均衡分派策略生成初始工厂-工件序列群,在引领蜂阶段引入离散差分进化算法产生优质工厂-工件序列,在跟随蜂阶段利用变邻域下降算法在被选择序列附近继续搜索以得到邻域序列,在侦察蜂阶段设计基于关键/非关键工厂间插入的局域搜索提高算法搜索能力.通过仿真实验测试不同规模的算例,实验结果表明,所提出的混合离散人工蜂群算法表现出较好的求解性能.     

超启发式人工蜂群算法求解多场景鲁棒分布式置换流水车间调度问题

本文考虑现实中广泛存在的加工时间不确定的分布式置换流水车间调度问题(DPFSP),研究如何建立问题模型和设计求解算法,方可确保算法最终获得的解在多个典型DPFSP场景下,均具有能满足客户期望的较小优化目标值(即makespan值).在问题建模方面,首先,采用场景法构建多个不同典型场景以组成场景集(每个场景对应1个具有不同加工时间的DPFSP),并设定合适的makespan值作为场景阈值,用于在评价问题解时从场景集中动态筛选出“坏”场景子集;其次,在常规优化目标makespan的基础上,结合“坏”场景子集概念提出可实现鲁棒调度的新型优化目标,用于引导算法每代加强对当前“坏”场景子集中每个DPFSP场景对应解空间的搜索;然后,结合所提的新型优化目标,建立基于多场景的鲁棒DPFSP (MSRDPFSP).在算法设计方面,提出一种超启发式人工蜂群算法(HHABC)对MSRDPFSP进行求解. HHABC分为高、低两层结构,其中低层设计6种启发式操作(HO),高层采用人工蜂群算法控制和选择低层HOs来不断生成新的混合启发式算法,从而实现在不同场景对应解空间中的较深入搜索.在不同规模测试问题上的仿...     

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。