用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。     

基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法.该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应.计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快.     

工艺路线可变车间作业调度的两级遗传算法

车间作业调度问题是一个著名的NP难题，而工艺路一可变的车间作业调度是一个更一航意义的问题，算法研究是车间作业调度问题的一个重要研究方向，最近几年，遗传算法开始在调度问题中得到广泛应用，分析了工艺路线可变的车间作业调度问题的特点，并建立了相应的优化模型，提出了一种两级遗传算法，重新设计了算法的遗传编码方案以及选择、交叉和交异算子，通过实例仿真，表明了用两级遗传算法求解工艺路线可变的车间作业调试问题是有效和可行的。     

基于主动调度的编码方法及其在JSP中的应用

在对Jobshop问题进行具体描述的基础上,分析了目前利用遗传算法解决Jobshop问题的各种常用的编码方法,提出了一种新的编码方法.该编码方法与主动调度的构成步骤相结合,编码中基因的排列顺序就表示各工序的优先调度顺序,由此产生可行的调度方案,基于该编码方法是以不可重复的自然数为基因进行编码,在遗传操作过程中能采用类似TSP的遗传算子,从而避免了非法调度解的出现.采用该编码方法在遗传算法求解Jobshop问题的过程中,既能满足Jobshop问题的特性,又能体现遗传算法的较强的搜索能力.仿真结果也充分证明了该算法的有效性.     

大规模客户车辆调度问题启发式算法研究

为进一步扩大车辆优化调度问题的研究规模,将最佳客户插入原则(PFIH-Push Forward Insertion Heuristic)与遗传算法相结合,解决了以往初始种群中可行解概率低等问题;并实现了以路径首客户编码方式代替传统的全部客户编码,缩短了染色体长度,从而提高了遗传算法优化大规模客户车辆调度问题的效率。将该方法应用于有时间窗车辆调度问题,并采用Solomon数据验证,通过与其它算法结果比较,说明了该方法的可行性与优越性。     

基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法

针对Job Shop调度问题,提出了一种遗传算法编码新方法和矩阵解码方法.该方法根据问题的特点,采用一种按工序进行总体排序染色体编码方案,并采用矩阵解码,解码时体现了编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子.算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题,通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快.     

非满载车辆调度问题的遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题，由于它是一个典型的NP难题，传统方法的求解结果往往不能令人满意。本文采用最大保留交叉、交叉率和变异率自适应变换等技术，设计了基于自然数编码的遗传算法，用于求解非满载车辆调度问题，在实验分析中获得了较好的结果。     

基于协同进化的航天测控资源优化调度

航天测控资源调度是一个具有很强工程背景的复杂问题,针对其特点,研究了一种基于协同进化的优化调度算法。在描述问题并给出调度模型的基础上,基于协同进化的思想,设计了和问题特征结合的遗传算法编码,对算法的算子和进化策略进行了描述,给出了算法的完整流程。通过算例表明,该算法整体上优于先到先服务（first coming first serving, FCFS）算法、任务综合优先度（task synthesis priority, TSP）算法和简单遗传算法（simple genetic algorithm, SGA）。     

用遗传算法解决在并行机上带有不同交货期窗口的Job-Shop调度问题

本文讨论了不同交货期窗口下的提前／拖期并行机调度问题，提出了染色体用工件编号进行编码规则，给出了用稳步遗传算法求解上述问题的方法，仿真实验表明了算法及编码规则的可行性和有效性。     

环行穿梭车优化调度问题的自学习算法

分析研究环形穿梭车(RGV)的工作特点和调度策略，同时考虑其起停、等待、复合作业对搬运能力的影响，创建了环形RGV搬运作业的多目标优化调度数学模型.在此基础上提出了基于自学习和改进遗传算法的环形RGV实时调度算法.讨论了调度算法的编码、选择、交叉变异操作规则方法，提出改进种群和妥协解的专家库自学习方法，提高优化计算速度.通过计算仿真和工程验证，证实环形RGV的搬运能力得到有效提高，该模型和自学习算法是可行和有效的.     

基于时延Petri网与BSO的铝挤压线排产调度优化

针对工业生产中铝挤压生产线存在的工序繁杂、排产量大等导致的生产工期较长、效率低等问题,建立了铝挤压生产线的时延Petri网(timed Petri net,TdPN)模型并进行合理性分析;将头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)引入TdPN模型,提出了基于变迁序列个体编码解码方式的铝挤压排产调度问题优化调度算法。算法中采用模拟退火局部搜索机制改善BSO算法在后期的寻优性能,实现最小化批次完工时间的排产调度目标;仿真结果表明该方法能够缩短生产线排产工期提高生产效率,为工业生产排产调度问题提供了新的解决方法。     

多级批处理过程自组织动态调度方法

针对多级多产品批处理过程生产调度的动态性和复杂性等特点,提出了自下而上的自组织调度方法,用来解决目前存在的动态重调度瓶颈问题.分析了多级批处理过程动态调度的要求,将自组织理论引入到动态调度建模问题中,建立了自组织调度系统模型构架.提出了"业务办理"自组织机制,定义了自组织过程中的行为准则和标准,并给出了自组织动态调度算法.最后应用实例验证了自组织动态调度方法的有效性.     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

极小化加权总完工时间的同时加工排序问题

讨论了平行机串联工件同时加工排序问题。目标函数是极小化加权总完工时间,并假设满足每批均含有k个工件,并且每批的加工时间为该批中所有工件的加工时间之和。对平行机的情况,该问题是强NP难的。本文主要针对该问题的两种特殊情况:(1)所有工件的权相等;(2)所有工件的加工时间相等,分别给出了最优算法,分析了算法的时间复杂性,同时用数值例子作了说明。     

基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法

混合Flow-shop调度问题（Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP),是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某此工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。本文提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法，给出了一种新的编码方法，设计了相应的交叉和变异操作算法，能够保证个体的合法性，同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例，表明了此算法的有效性。     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.     

基于双层蚂蚁算法的半导体炉管制程批调度研究

借助蚁群系统较强的路径寻优能力与并行搜索特点,设计了一种双层蚂蚁算法,解决了多品种晶圆批连续到达动态环境下非等效平行多机器的批调度问题.仿真实验表明,算法能得到较好的可行解,并优于其他启发式算法,对高负载的工作环境具有良好的适用性.     

加工时间线性递减的平行机排序问题

主要讨论了具有两台处理机的平行机排序问题和每批恰为k个工件的串行工件同时加工排序的平行机排序问题。在这两个问题中,工件加工时间均为开工时间的线性递减函数,目标函数为极小化总完工时间。对于第一个问题,证明了其最优排序可由工件按基本加工时间不减排列得到,由此得出其最优算法,并指出了该结论对于加工时间随开工时间线性递增的情况并不成立。对于第二个问题,根据其与第一个问题在某些性质上的相似性,给出了其最优算法。最后指出所讨论的两个问题的结论均可推广到m台处理机的情况。     

分布式环境下批处理机调度启发式算法求解

将批处理机调度问题扩展到分布式环境下,提出了批调度问题的一个新模型.模型中,工件动态到达各批处理机,且在加工之前和之后需要有运输时间.证明了该模型是NP难的,并通过问题的一个下界来衡量各算法性能.给出了分布式环境下批分配的一个启发式算法AR(assignment rule)以及一个分批准则BR(batching rule),在此基础上对问题的求解提出了若干启发式算法.仿真实验表明各算法均可以对问题进行有效的求解,加入分批准则对于算法有进一步的优化作用.