应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

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.     

基于混合蜂群算法的柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度求解问题,提出一种新型混合蜂群智能优化算法.该算法采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生,在蜂群算法的基础上增加了有利于局部搜索的混沌算子提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了该算法的有效性和优越性.     

求解FJSP的改进元胞粒子群算法

以企业的实际需求为依据,建立了柔性作业车间调度问题的数学模型;针对其特点,提出一种混合元胞粒子群优化算法,通过双层编码,将工件的加工顺序与加工机器位置信息数值化表示;引入遗传算法中的交叉、变异操作,改进了粒子位置更新方法;融入变邻域算法,改善算法局部搜索能力.通过仿真实验,结果表明:算法在求解能力方面有所提升,能够有效地求解柔性作业车间调度问题.     

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。     

智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用

通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于流水作业调度问题(FSP)．在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供了一系列初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索．同时,根据此策略构建并实现了针对FSP问题求解的具体混合算法．仿真结果表明,混合算法弥补了ACO易陷入局部最优和SA搜索效率较低的缺点,增强了全局搜索能力,在求解FSP调度问题的性能上也优于其他算法。     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

改进人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,提出一种改进人工免疫算法的柔性作业车间调度方法.首先对当前柔性作业车间调度的研究现状进行分析,然后基于总加工时间最短构建数学模型,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,以避免出现局部最优解,最后采用标准算例集对算法的性能进行仿真测试.结果表明,相对于其他算法,改进人工免疫算法获得了较优的柔性作业车间调度方案,尤其在解决大规模问题时,优势更加显著.     

一种智能混合优化策略及其应用

通过结合蚁群算法的并行搜索结构和模拟退火算法的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于FSP调度问题.在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供一系列初始解,在每个退火温度进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索.     

凸整数规划问题的混合蚁群算法

混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多, 比原来的混合蚁群算法找到更好的解     

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法

针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解多目标作业分派、排序问题。结合GT算法、排产规则评估和过滤第一阶段的分派方案,将具有较好评估全局解的分派方案作为分派阶段的精英档案,并输入给排序蚁群系统获取其非支配调度解,进而获取问题全局非支配解。子问题算法混合了各目标相关的邻域搜索策略,与Pareto蚁群算法结合,以期提高解的质量。通过求解带有平均工件加权延迟时间指标的多个FJSP基准算例,验证了算法的有效性。计算结果表明,该分层Pareto优化框架对原问题进行分层分解,有利于降低原问题的复杂性,相比多数文献,算法能够获得各基准算例Pareto非支配解,从而为分解求解复杂多目标调度优化问题提供了一种途径。     

基于着色Petri网实现A星算法的生产调度优化研究

基于着色Petri网对A星算法进行建模,研究生产调度优化问题.利用着色Petri网的理论优势,简化了大规模复杂工艺生产过程的调度模型过于复杂的问题.直接建立A星算法的着色Petri网模型,对于生产调度研究中的跨平台问题给出了一种解决方法.通过着色Petri网仿真模拟软件CPN Tools构建了基于着色Petri网的A星算法实例和生产调度实例.     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性作业车间调度的问题，以最大完工时间为目标建立数学模型，提出一种混合变邻域遗传算法。采用三种初始化方法保证初始解的质量，用遗传算法进行初步搜索，将搜索的结果通过迭代贪婪策略进一步搜索，以提高解的质量，再对关键路径进行邻域搜索，设计“跨机器工序搜索邻域”、“同机器工序搜索邻域”、“次优工序搜索邻域”三种邻域结构，加强局部搜索能力。引入迭代贪婪策略和改进的邻域结构可显著提高算法的稳定性与迭代速度。通过对国际通用的柔性作业车间调度基准算例进行测试，实验结果表明所提改进算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。     

缓冲区间有限条件下的作业车间调度方法

针对缓冲区间有限条件下的作业车间调度问题,以最小化make-span为目标建立了非线性混合整数规划模型,提出了基于邻域搜索的两阶段算法对问题进行求解.算法的第一阶段为迅速找到可行解,第二阶段为基于非连通图,通过邻域搜索对得到的可行解进行优化.针对benchmark算例进行测试并与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性.对比分析发现,如果工件的加工时间符合均匀分布,当缓冲区间容量与工件数量的比例达到20%,缓冲区间大小对调度结果的影响将会迅速变小.     

一种基于混合Petri网的批过程动态调度算法

针对批处理过程动态调度问题的特点，以赋色时间限制混合Petri网为工具，建立了批过程动态调度的混合Petri网模型，将批过程的调度问题映射技术为求Petri网中变迁的最优激发序列问题。在此模型基础上，根据动态规划基本原理，以资源的终极利用即最短生产周期作为调度目标，提出了一种基于赋色时间限制混合网模型求取变迁的最优激发序列的方法，并针对实际情况中出现的复杂的中间产品存贮策略，讨论了在各存贮策略约束下该模型中时间限制区间的确定方法，最后以炼钢－连铸生产系统的过程调度为例，对该算法进行仿真。多次仿真结果表明，当任务和设备的初始时刻或者过程的动态过程发生改变时，调度结果各不相同，从而验证了该算法的有效性。     

引入随机子群蚁群算法的JSP仿真与研究

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的随机蚁群.在优化过程中随机蚁群以一定概率做随机搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强随机子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过典型作业车间调度问题(JSP)实例进行了仿真实验,表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

半导体制造系统基于资源的Petri网调度优化

对半导体制造系统调度难点,分两步予以解决:第一步,提出三种策略解决系统建模问题,包括基于资源的Petri网模型构建模式,对系统结构建模;引入整合性定义方法对系统功能建模;以及通过多种变迁种类的引入实现对系统行为建模.第二步,在此模型基础上,引入蚁群优化算法对模型求调度优化解.与仿真结果的对比显示此方案取得了明显效果.     

基于斜度指标的混合流水车间调度方法

针对混合流水车间（Hybrid Folwshop,HFS)最小化工件全部完成作业时间（Makespan)调度问题，提出混合整数规划模型，基于斜度指标的方法来对工件进行排序，采用最先空闲设备（FAM）算法来分配设备，并给出其最优值的下界以检验该算法。仿真结果表明，该方法能够较好地解决混合HFS的调度问题。