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。     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

两阶段流水车间成组调度问题的迭代贪婪算法

针对两阶段流水车间成组调度问题，在同时考虑序列不相关准备时间和阶段间双向运输时间约束的情况下，以最小化最大完工时间为目标建立了混合整数线性规划模型，结合问题特征提出一种协同进化迭代贪婪算法.算法将工件组间排序和各工件组内工件间排序两个子问题进行统一编码，设计了不同的启发式规则产生问题的初始解，并提出一种协同导向迭代贪婪规则对两个子问题进行联合优化，进而给出了问题的三个下界以评估算法的性能.通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析，验证了所提算法的高效性和稳健性.     

基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。     

软计算求解并行多机成组工件调度问题

自从Zade将模糊理论引入求解组合优化问题以来，出现了很多基于模糊规则与智能优化算法相结合的软计算方法，文章尝试将这种方法用于解决并行多机成组工件flow-time问题，本问题中，设有n个工件计划在M台并行一致的机器上加工，这n个工作根据相似性分为b组，开始加工时，需要一个准备时间，当工件接续在同组工件之后加工时，不需要准备时间，反之，接续在不同组工件之后加工时，需要一个准备时间，本问题的目标是找到一个工件加工的调度顺序序列，使M台机器总的流水时间最小，在文章中，作者首次利用模糊规则量化结合遗传算法的软计算方法求解这类复杂的组合优化问题，最后给出计算实例及仿真结果。     

基于优先规则的复杂并行机调度问题研究

研究一类从实际指挥控制系统提炼的具有工件释放时间、机器可用时间和机器适用限制等约束的并行同速机调度问题.首先针对该问题建立混合整数规划模型;其次考虑到该问题的NPhard性以及实时调度的要求,提出基于优先规则的调度算法框架从而可以快速获得可行解;最后将该算法框架应用到实际案例并分析比较不同优先规则的效果,发现与工件释放时间相关的优先规则(如ERD,EFD)效果更好.值得一提的是,本文首次研究具有多重约束的并行机调度问题Pm|r_j,a_i,M_j|C_(max),TC.     

基于改进DP算法的具有优先序的变速机最小化成本调度

研究了工件具有任意标准优先序、一台机器在同一时间只可加工一个工件、最小化工件加工成本与机器使用成本之和的变速机调度问题.为该问题建立了DP模型,通过启发式规则和常规动态规划方法相结合、引入工件完工时间界限并保存每一步函数值,得到改进的DP算法,数值实验显示该算法具有较强的寻优能力和稳定性.     

工件加工时间是开工时间的简单线性函数的Flow Shop调度问题研究

研究工件加工时间是开工时间的简单线性函数的Flow ShoP调度问题。在这类问题中机器间满足某种优势关系。当目标函数是极小化加权完工时间和时．尽管比相应的经典问题复杂，但仍存在多项式时间算法。同时对工件的各工序无等待问题和机器无空闲问题也给出多项式时间算法。     

工件带有温降的生产与前运输协调调度问题

研究单机环境下生产与生产前运输的协调调度问题,目标函数是最大完成时间最小化.具有热状态的工件等待加工时温度降低会导致处理时间的增加,从而假设具有热状态工件的实际处理时间为等待时间与初始处理时间之和,温度无变化工件的处理时间不变.对于车辆数为1,被调度工件均温度不变化问题,给出最优算法;证明了车辆数为1,同时存在热状态工件和温度不变化工件的调度问题和车辆数为2,同时存在热状态工件的调度问题是强NP困难问题.     

自动化立体仓库输送系统调度的优化仿真及其应用研究

分析了自动化立体仓库输送系统的若干调度问题,给出了启发式调度规则和优化算法,建立了该离散系统的仿真Ｐｅｔｒｉ网模型,在此基础上,对系统进行了动态的优化仿真,仿真结果表明了调度规则和算法的正确性和有效性,使得系统物流更加畅通和平滑。     

多工件族无缓冲混合Flow Shop问题的模型和算法构建

旨在研究并解决一类从集装箱混合装卸作业环境中提取的多工件族无缓冲混合Flow Shop问题. 针对该问题的多工件族、无缓冲、部分专用机、与机器和顺序相关的准备时间和作业时间等特点, 构建了问题的混合整数线性规划模型. 鉴于问题的NP-hard特性, 构造型的启发式算法被构建, 核心思想是基于提出的机器库存和配额等概念, 动态构建含有三元副的调度列表, 三元副表示与其一一对应的工件在3阶混合Flow Shop中的加工轨迹. 通过仿真实验、下界分析, 发现算法能获得好的近优解和低的计算成本. 更为重要的是, 算法尤其适合解决大规模的实际问题.     

有模具约束的平行机台最小拖期和调度问题

针对某电器企业的一个瓶颈工序来制定调度方案，该问题归纳为平行机台具有模具约束，目标为最小拖期和的调度问题．本文提出了如下的启发式算法：根据模具情况运用成组技术对工作成组并生成运行表：按运行表顺序对各个运行中的工作进行指派机台，设置禁忌模具集合，避免对运行的短视性；根据工作的交货期和加工时间选择适当的机台进行加工；在各个机台运用ＮＢＲ（ＮｅｔＢｅｎｅｆｉｔｏｆＲｅｌｏｃａｔｉｏｎ）算法调节顺序以减少拖期和．该算法在厂家的实际测试中，通过三个不同的实例与手工排程进行了比较，各项指标均有明显优势．     

带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题

讨论了带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题,其加工时间是资源量的线性函数,目标函数是完工时间和消耗资源量的加权总和。由于该问题是NP 难问题,所以给出了一个非常有效的局部搜索算法及其算法复杂性和一个算例。利用有关资源分配的性质分别对单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的资源分配上限相等和单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的正常加工时间相等两种特殊情况给出了最优算法。     

Rolling optimization algorithm based on collision window for single machine scheduling problem

1.INTRODUCTION Thesinglemachinenon preemptiveschedulingto minimizetotalcompletiontimewithdynamicjobar rivalsisthebasicprobleminproductionscheduling.Manyworksfocusoneffectiveheuristicmethodsdue toitsstronglyNP hardcharacter.Themostcommon heuristicsareSPT[1](shortestprocessingtime),ECT[2](earliestcompletiontime),delayed SPT[3],PRTF[4](priorityrulefortotalflowtime),APRTF[4],etc.Withoutfullyutilizinganyinforma tionaboutjobswhichwillarriveinthefuture,the abovemyopicmethodsmayresultinpo…     

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。     

带运输和设置时间的无等待并行流水车间调度问题研究

研究了一类从无缝钢管生产作业中提炼出的新的并行流水车间调度问题.该问题具有工件无等待、工序之间存在运输时间、设备需要调整时间等特点.这些特点使得问题变得相当复杂.建立了大规模的混合整数规划模型,通过提出的变换方法简化和降低了模型的规模.针对此模型,提出并开发了适合此问题的遗传算法.通过实验比较六种规则调度方法及遗传算法的性能.计算结果表明,六种规则调度中最好的方法是SPT,而遗传算法调度的性能优于SPT.     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

Job Shop调度问题的遗传退火算法

针对作业车间(JobShop)调度问题,提出了一个遗传退火算法。该算法构造了基于工作的遗传算子,因而保证了遗传进程中生成个体的可行性,有效地解决了工件机器顺序的约束限制。通过对最佳个体进行模拟退火,把模拟退火机制引入到遗传进化过程中,将模拟退火和遗传算法两者的优点有机地结合起来,从而进一步提高了算法的全局寻优能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。