基于DNA进化算法的Flow shop生产调度问题

DNA进化算法是基于细胞分裂中DNA分子复制原理的进化算法.算法模拟了一类单亲群体的演化过程,单亲个体能够通过分裂和变异的交互作用,以1的概率演化得到全局最优解.目前,该算法只是在连续优化问题中有很好的应用.在此算法的基础上,本文将其在个体变异操作中进行了一些改进并成功应用于Flow shop生产调度.为验证DNA进化算法的有效性,采用Flow shop标准问题进行测试.仿真实例表明,该算法简单可行,与其它算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力.     

柔性作业车间调度的精确邻域结构混合进化算法

为解决现有基于关键路径的邻域搜索存在无效移动多、盲目性大以及仅优化单一目标的问题,设计了更加明确精准有效的邻域结构,包括同机器移动和跨机器移动两步操作;在此基础上,给出相应的关键工序精确移动条件,并将其从优化最大完工时间推广到多目标优化;为兼顾算法局部搜索和全局搜索,将其与进化算法进行混合,实现局部与全局的优势互补,并给出相应的混合算法框架;最后,通过两个国际通用的案例集进行测试,并将测试结果与成熟的算法进行对比,验证了所设计算法的有效性和高效性。     

车间作业调度问题中调度规则算法的设计方法研究进展

 调度规则是解决实际生产中的动态车间作业调度问题的有效方法,但它的效率取决于系统特征、加工条件参数和调度目标,因此没有一个规则在所有的调度环境下都比其他规则要好。综述了调度规则的发展、分类及特点,并对调度规则的设计方法进行总结。介绍了调度规则的设计方法,包括早期使用的手工方法和表现较好的智能方法,给出进化算法、遗传规划和数据挖掘方法,并分析比较了其优缺点。针对调度规则设计方法存在的不足,指出了未来的研究方向。     

基于混沌进化算法的输电网阻塞调度

以POOL交易模式为大环境,对电力市场下的输电网阻塞调度方法进行研究。基于DC潮流,利用混沌进化算法具有遍历性和随机性的特性,以及求解高维、非线性复杂优化问题的优势,对发、用电双方均参与的双拍卖模型和仅发电方参与的单一买方模型的阻塞调度过程进行研究。通过算例表明,混沌进化算法是电力市场环境下求解输电网最优阻塞调度问题的有效方法,值得推广应用。     

基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用

针对流水车间调度这一典型的NP难问题,采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解,并对算法做了改进。改进的DNA进化算法中引入了交换操作以更好地搜索解空间,并采用黄金分割率控制变异个体的数目。同时为了进一步提高搜索性能,采用一种新颖的启发式规则产生初始种群。以50个T aillard基准问题进行仿真,并与遗传算法进行了详细比较,仿真结果表明:改进的DNA进化算法具有更好的求解性能以及更高的运算效率。     

模糊交货期Flow Shop调度文化进化算法研究

基于文化算法及文化进化思想设计了的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到模糊Flow Shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试.结果表明,此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于简单遗传算法及模拟退火算法.     

基于动态旋转角策略的混合量子进化算法在流水车间调度中的应用

针对流水车间调度完工时间最小化问题,对基于流水车间调度问题的混合量子遗传算法提出新的编码方法,对量子进化提出了动态旋转角进化策略。通过对大量的基准问题的仿真实验表明,新算法在优化速度及优化效果上都有了显著的提高。     

车间生产组合调度算法的改进及其实现

企业生产调度系统是企业管理的重要职能,是制造系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心.本文在分析了制造车间环境复杂性和特殊约束的特点和分类的基础上,通过总结分析各类企业生产调度算法,提出了一种改进后的免疫遗传算法,该算法通过接种疫苗提高抗体的适应度,采用免疫选择防止种群的退化.最后,实例验证了该算法的适用性和有效性.     

PBIL进化算法及其应用

进化计算是近年来发展起来的一种搜索方法，广泛用于求解各类问题，ＰＢＩＬ算法与传统的进化算法不同，将进化获得的知识－学习概率用以指导后代的产生，使搜索更具方向性，因而往往能取得更好的效果。     

基于差分进化算法的FMS中机器与AGV同时调度方法

针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。     

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。     

免疫遗传算法在柔性Job-shop调度问题中的应用

借鉴生物免疫机理提出了一种求解柔性Job-shop车间调度问题的免疫遗传算法．仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了遗传算法（GA）对全局最优解的搜索能力和收敛速度,这将使遗传算法在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景．     

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性，提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法．该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的，在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间，提高算法优度的解决方案．该算法找到了所测试的21个标准算例中18个算例的精确最优解，而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过2s。     

基于遗传算法的路径柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题中加工路径的多样性,以最长完工时间最短化为优化目标建立调度模型,采用遗传算法进行模型求解。提出一种基于工序与机器编码相融合的二维矩阵编码方法。在遗传进化过程中,通过附加方法产生新个体以扩展搜索范围,对交叉和变异算子进行了分析。通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于Petri网和PSO算法的动态分类车间调度

以带有约束条件的Petri网为动态车间调度问题建模,同时提出一种针对动态车间调度问题的编码粒子群算法,对调度序列进行优化．对算法进行了仿真研究,研究结果表明该算法是可行、有效的．     

An Tentative Taboo Search Algorithm for Job Shop Scheduling

0 IntroductionThmeo juosb sschhoepduslcinhged uplrionbgl epmrosbl wehmic(hJS aSrPe) oifs oconem obfi ntahteorfiaa-lopti mization and which have proved to be NP-hard[1]. ForJSSP, Many heuristic procedures has been developed,such asprocedures based on dispatching rules for choosing the nextjobto be“dispatched”,Shifting Bottleneck Procedures basedon repeatedly opti mizing the sequence on each individual ma-chine[2],local search procedures which use neighborhood de-fined by reversing some s…     

最佳觅食算法求解多目标混合流水车间调度问题

针对生产车间中需要同时考虑减少生产时间、确保加工质量以及通过减少能耗而降低生产费用的需求,建立以完工时间、空闲时间、加工质量和机器能耗为目标的多目标混合流水车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的最佳觅食算法.为有效求解此问题,提出基于Largest Order Value规则的双层整数编码方式,在机器层编码部分采用权重法来计算机器的选择概率.针对多目标优化,提出直觉模糊集相似度的解比较策略,采用直觉模糊集相似度的大小衡量Pareto解与理想解的相似程度,判断Pareto解的优劣.通过测试实例和实际案例,验证本算法求解多目标混合流水车间调度问题的有效性和可行性.     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

综合作业调度问题基于可行域的遗传算法

综合作业调度问题(CJSSP)同时考虑了加工约束与装配约束,成为约束严调度问题,而现有求解JSSP的遗传算法不能保证约束严问题染色体的可行性.描述了基本CJSSP,在定义的装配体分类和可操作基因串两个关键概念的基础上,设计出了基于可行域的交叉和变异方法.采用改编自JSSP的基准问题和实际调度问题进行了算法测试,并与规则...