面向节能的阻塞混合流水车间调度问题建模

针对能耗目标的阻塞混合流水车间调度问题(HFSP-B),分别构建了考虑调整时间及不考虑调整时间的阻塞混合流水车间调度问题(MILP)模型.为了减少机床待机能耗,在MILP模型中考虑关机/重启节能策略.针对MILP模型,从目标函数、目标函数的线性化过程、决策变量和约束方程进行介绍.最后,通过对具体实例的求解,验证了所提M...     

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。     

分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

并行流水车间调度问题模型与算法研究

将大型钢管企业的管加工调度问题抽象提炼为一类具有普遍意义的并行流水车间调度问题,建立了数学规划模型,并对其求解算法进行了探讨。     

作业车间调度的非合作博弈模型与混合自适应遗传算法

采用博弈理论,建立了一种基于非合作博弈的作业车间任务调度模型.在该任务调度模型中,将源于不同客户的制造任务映射为非合作博弈模型中的局中人,并将与制造任务包含的工序集所对应的可选加工设备映射为可行方案集,使各制造任务的加工完成时间和成本组合形成的多目标综合指标映射为收益函数,从而将对任务调度模型的求解转换为寻求非合作博弈模型的Nash均衡点.通过设计的爬山搜索混合自适应遗传算法、自适应交叉和变异算子,实现了对该任务调度非合作博弈模型的Nash均衡点的有效求解,同时算例仿真结果也验证了所提出的调度方法的正确性.     

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。     

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．     

带有学习效应的多阶段混合流水车间调度问题研究

[目的]研究考虑学习效应和顺序相关调整时间的多阶段混合流水车间调度问题.[方法]针对该问题的特点,建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的混合流水车间调度问题模型,同时设计一种改进的混合蛙跳算法进行求解.采用不同规模的测试问题对提出的算法进行测试,并与另外3种算法进行对比.[结果]提出的算法的效果均优于另外3种算法.此外,不同的学习率对调度目标的影响存在差异.[结论]该研究对企业提高生产效率和节能降耗的 目标有一定的指导意义,可为企业在制定生产调度方案时提供决策支持.     

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.     

基于协作蛙跳算法的可重入混合流水车间调度

针对可重入混合流水车间调度问题(RHFSP),提出一种协作蛙跳算法(CSFLA),以同时最小化最大完成时间和总延迟时间．给出了模因组的解质量和进化质量评价方法,根据进化质量确定最多两对模因组,在每对的两个模因组之间执行交换搜索次数和搜索能力的动态协作,并运用动态多邻域搜索(DMNS)和自学习过程改善算法性能．运用大量实例进行仿真实验,实验结果表明：CSFLA的新策略有效,且在多目标RHFSP优化方面具有较强的优势．     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

A genetic algorithm for the flowshop scheduling problem

The flowshop scheduling problem is NP complete. To solve it by genetic algorithm, an efficient crossover operator is designed. Compared with another crossover operator, this one often finds a better solution within the same time. Supported by the National Natural Science Foundation of China and 863 High Technology Project of China Qi Yuesheng: born in 1967, Ph. D.     

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。     

多模式资源受限项目调度问题的混合遗传算法

多模式资源受限项目调度问题是一种NP难的组合优化问题.提出了与基于关键链的启发式算法相结合的二层混合遗传算法对该问题进行求解.在由上层算法确定的调度顺序下,下层遗传算法结合基于关键链的启发式算法,对系统资源重新优化配置,使算法加速向最优解区域收敛,并在下层设计了随迭代代数增加的可变变异概率,以避免早熟收敛.利用标准问题库对算法进行测试,分析问题参数与算法参数对算法结果的影响,发现实验结果的绩效随迭代数的增加而提高,算法耗时随任务数和迭代数的增加而增加.数值测试结果验证了算法的可行性和可靠性.     

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。     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.     

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.     

基于改进遗传算法的自动化制造单元调度

研究了一类带时间窗口的自动化制造单元调度问题。为了克服基本遗传算法求解此类问题容易陷入局部最优这一缺陷,在设计改进遗传算法时,采用基于循环序列的编码排列方式,并配合使用两点交叉操作,以增强进化过程中种群的多样性。采用启发式目标函数以引导种群向有利方向进化。针对进化过程中产生的大量不可行解,提出了具有联动修复机制的修复策略,根据修复过程自适应搜索待修复目标片段,同时引入禁忌表记录各基因的移动方向以避免迂回搜索,从而保证算法的搜索效率和求解质量。最后,使用文献中的8个基准案例进行算法测试,测试结果验证了本文提出的改进遗传算法的有效性。     

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．     

选煤厂配煤调度中的云模型改进遗传算法

针对传统遗传算法求解最优值存在搜索速度慢、容易陷入局部最优解的问题,基于传统遗传算法和云模型,提出了云自适应遗传算法和云遗传算法,建立了选煤厂三产品配煤调度模型,并分别采用改进算法和传统遗传算法求解。实例表明,两种改进算法优于传统遗传算法,为选煤厂配煤调度优化提供了技术途径。