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.     

一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

自适应免疫遗传算法在混合流程车间调度中的应用

针对钢丝绳生产混合流程生产模式和工艺、结构特点，研究与设计了自适应免疫遗传算法求解钢丝绳生产JSSP问题．该算法利用免疫算法指导收敛方向，提高了遗传算法运算效率，改善了局部搜索能力．同时改进了算法交叉算子和停机准则．应用于钢丝绳生产作业计划管理系统，提高了调度的科学性、时效性及可行性．     

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.     

混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究

提出了一种解决车间调度最短完成时间的有效的混合算法.将遗传算法与蚂蚁算法的融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补.应用该算法对Job-Shop车间作业调度问题的解进行编译,通过实例表明该算法是可行有效的.     

基于改进遗传算法的多车间计划与调度

生产计划与调度是企业生产和管理的核心内容,传统的单车间调度优化不能满足多车间调度优化的要求.针对这情况,提出一种基于改进遗传算法的层次化多车间计划和调度优化方案,其中生产计划层负责零件的分发,车间调度层负责零件加工路线的规划.以一个三制造车间的调度优化为例,验证多车间调度模型的有效性.结果表明所提出的方案在将加工零件合理地分配到适当的车间同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决分布式多车间调度优化问题提供一种有效而又实用的方法.     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

双资源作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了双资源作业车间的调度优化问题,提出了一种将归约法与遗传算法和分派规则相结合的调度算法,该算法将机床和工人合理地分配给加工任务(工序),使评价指标获得最优.通过与国外学者的算法进行比较,本算法在相同生产周期的情况下,能够获得平均流动时间较少的调度结果.本算法采用的遗传编码不含工人和机床设备的信息,使得染色体的交叉和变异容易操作,节省了计算时间.最后还就工人/机床设备的比率对作业车间加工性能的影响进行了分析并给出分析结果.     

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．     

多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用

蚁群算法和遗传算法都属于仿生型优化算法,是解决调度问题的强有力的工具。本文针对多目标车间调度问题提出了一种多种群蚁群算法和遗传算法想结合的算法,算法的第一部分用多种群蚁群算法求得各个目标函数的最优解,第二部分把求得的解作为遗传算法的初始种群求得多目标问题的Pareto最优解。仿真结果,该算法有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

基于改进粒子群的柔性作业车间调度问题优化研究

主要针对柔性作业车间调度问题进行求解,利用改进粒子群算法作为求解方法,以最小化最大完工时间(C_max)作为该问题的求解目标.在算例的选取上,选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成,遗传算法具有较好的全局搜索能力,但搜索过程中收敛的精度不高,粒子群算法由于其寻优特性,在搜索过程中速度较快,但容易陷入局部最优,综合考虑两者的优缺点,将遗传算子引入粒子群算法中,采用交叉搜索的方式,调整惯性权重以及变异的方式使粒子进化,当粒子群进化到一定程度后,对部分粒子进行变异处理从而避免算法陷入局部最优解,同时可以提高粒子群算法的收敛精度.依据柔性作业车间调度问题的特点,在经过多次变换种群规模以及迭代次数后,求解出最适合柔性作业车间调度问题的最优解.     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

一种改进的遗传算法在车间调度中的应用

将机器学习原理应用到解决车间调度问题的遗传算法中,使初始种群中的每条染色体都具有较高的适值,从而使得进化过程在经过很少的迭代次数后即可达到稳定,同时避免了最优解的丢失．     

贪婪初始种群的遗传算法求解柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题,文章以最小化完工时间为目标,提出了基于贪婪算法的贪婪初始化,设计了贪婪初始化与随机产生相结合的初始化方法;为克服遗传算法陷入局部最优的缺点,设计了一种结合种群多样性筛选及初始化种群替换的选择操作;最后运用提出的优化算法求解了基准实例.与其他文献算法优化结果的比较表明,该改进算法稳定性高、收敛速...     

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.     

作业车间批量调度策略研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一,在实际生产中具有广泛应用。调度的目的是使完工时间最小化。本文针对实际的具有批量调度问题,分析并比较了几种调度策略。采用遗传算法进行求解,针对作业车间调度问题使用了一种单亲移位算子进行交叉和变异以避免不可行解的产生。最后给出了这些调度策略的仿真实例,结果表明,使用不同的调度策略将得到不同的优化结果,为实际的生产提供一定的指导作用。     

一各新型的单件小批量生产车间调度方法

提出了解决具有开完工限制的约束Job-shop生产调度问题的一种新方法,该方法将粗细排算法有机结合起来,在粗排算法中,系统优先安排机床虚拟工序队列集合中剩余加工时间最大的工序,得到一个初始可行方案,该方案使工件在系统中的流通时间最短。细排算法以粗排算法所得方案的基础,以工件的提前／拖期时间最大的工艺块为调整目标,通过交换工艺块中相邻工序位置的调整策略,得到一个优化的生产作业计划。经分析实例验证,该算法易于实现,具有一定的优度,并且在工程中是可行的。     

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。     

基于遗传算法的柔性车间调度优化

针对传统作业车间调度问题有加工设备功能单一、加工工序对应设备固定的特点,提出了一种新型混合改进的遗传算法进行求解优化。首先,采用一种新的编码思想构建双层染色体编码结构,强化初始种群质量,提高种群的多样性;并给出了相应的选择操作设计,交叉操作采用单段交叉、两段交叉和三段交叉机制,改善算法全局搜索能力,变异操作引入了种群分割的思想,按照适应度将种群分割成两部分,并赋予不同的变异概率,实行两种变异机制,以提高算法的局部搜索能力;添加了新的检查操作以增强优化过程的可行性。最后采用MATLAB编程,通过一个6个工件,每工件6道工序的应用实例进行测试,验证了该方法切实可行,有效。