柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.     

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.     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)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(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

求解柔性车间作业调度的改进人工免疫算法简

柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接受新抗体,保证种群的多样性,加快搜索效率,并采用标准算例对其性能进行对比分析.仿真结果表明,改进人工免疫算法提高了FJSP的求解效率和解的质量,具有较高的实际应用价值.     

求解柔性车间作业调度的改进人工免疫算法

柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接受新抗体,保证种群的多样性,加快搜索效率,并采用标准算例对其性能进行对比分析.仿真结果表明,改进人工免疫算法提高了FJSP的求解效率和解的质量,具有较高的实际应用价值.     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

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。