一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。     

基于遗传算法的数据挖掘方法及应用

车间作业调度问题的研究不仅具有重大的现实意义,而且具有深远的理论意义.该文采用数据挖掘算法从大量的车间作业调度中抽取一些有价值的信息或知识,然后应用这些知识来辅助车间作业调度.该研究的目的就是应用数据挖掘算法从车间作业调度最优方案(基于遗传算法的求解结果)中抽取出最优调度方案的一些模式知识,然后基于这些模式知识发展一些规则集来辅助车间作业调度.这些规则可以看作是隐含在车间作业调度最优方案中的事先未知的潜在有用的信息,根据这些规则可以产生比简单指派更好的车间作业调度方案.最后的数据实例表明本文方法无论在调度质量还是在计算速度上都具有非常好的性能.图3,表4,参15.     

求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

基于正逆序策略求解Job Shop的遗传调度算法

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法. 由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性. 算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式. Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

改进遗传蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题,提出一种改进遗传蜂群算法求解方案。算法采用基于机器编码的编码方案,根据编码特点和分布式柔性作业车间的特点,设计了一种基于编码相似度的交叉操作,可以避免在交叉过程中产生非法解,提高算法的运行效率,并通过在不同的交叉操作后,以不同概率进行两种变异操作的方式改进了雇佣蜂时期的搜索操作,改善了算法的迭代速度;采用排序选择策略替代原来跟随蜂时期的选择策略;改进侦查蜂的蜜源抛弃机制,通过对比已获得的全局最优解,对达到搜索上限的蜜源进行部分抛弃,防止破坏优质解再次陷入随机搜索。最后,通过对比不同算法对实例求解,验证本文算法的有效性。     

基于INSGA-II高维目标柔性作业车间调度的优化

高维目标柔性作业车间调度问题(many-objective flexible job shop scheduling problem,MaOFJSP)是指在实际生产中根据企业不同部门的要求,对车间生产寄予不同的期望,使各个部门利益最大化的调度决策。针对完工时间、拖期时长、机器负荷、能耗4个优化目标,提出了改进非支配解遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-II)来求解MaOFJSP,同时对算法的编码解码、Pareto排序、选择策略、交叉变异操作进行了研究。采用工序排序和机器选择的双层个体编码方式,在精英选择过程中计算个体的斜率,斜率小的进入到父代,使得优秀个体得以保存;在变异环节中基于关键工序块邻域结构,采用插入法让工序小的工件优先加工,使得最大完工时间明显变小。通过该算法对不同算例进行的Matlab模拟仿真,验证了该模型的可行性和算法的优越性。     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

基于多Agent与遗传算法的柔性车间调度系统研究

为解决柔性车间调度自动化及优化问题,建立了基于多Agent及遗传算法的柔性车间调度系统。系统是一个由管理Agent,调度Agent及多个加工单元Agent组成,系统中通过遗传算法实现静态优化调度,而通过Agent之间的协作现实动态调度。加工任务到来时,先经管理Agent评估,接受后打包相应信息传递给调度Agent;调度Agent调用其面向对象遗传算法对任务进行优化分解并传递给各加工单元Agent;加工单元Agent根据调度Agent下达的任务进行加工,同时通过相互协调动态调整加工任务,以消除加工过程中出现的不确定性。示例运行表明所建立的系统可行,并兼有实用性,先进性和有效性。     

含运输时间的柔性作业车间调度问题研究

在工厂实际生产中,零件加工的运输时间占整个加工时间的比例是很大的,这个时间在生产调度时不可忽略。为了更合理的研究柔性作业车间调度问题,将运输时间考虑进调度模型之中,并在经典遗传算法的基础上进行改进,设计了一种新的启发式规则算法,嵌入在遗传算法中,用于该问题的求解。通过计算结果的比较,证明此调度模型更符合实际生产情况。改进后的算法能够得出解的效率更高。     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·