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.     

考虑序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度算法

针对带有序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度问题,将传统的迭代贪婪算法与非支配排序相融合,提出一种多目标迭代贪婪算法.设计了混合多种策略的启发式初始化方法,以得到综合性能较优的初始解集;设计了与问题规模以及非支配解在解空间的分布特点相适应的重启机制,能够在算法进化到一定程度时扩展搜索广度,从而提高算法性能.通过对多...     

求解置换流水车间调度问题的布谷鸟算法

分析了布谷鸟算法的优化机理和特点,针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,采用基于最小位置值规则的随机键编码方式,应用布谷鸟算法进行求解.通过选取的标准算例对算法进行了仿真测试,并与萤火虫算法和粒子群算法进行对比,测试结果表明了该算法求解置换流水车间调度问题的有效性和优越性.该方法可作为解决流水线生产调度问题的一种有效方法.     

基于多目标离散正弦优化算法的混合零空闲置换流水车间调度

针对以最小化最大完工时间（makespan）和最小化最大拖期（maximum tardiness）为目标的多目标混合零空闲置换流水车间调度问题（Mixed No-idle Permutation Flow Shop Scheduling Problem,MNPFSP）,提出了一种多目标离散正弦优化算法（Multi-objective Discrete Sine Optimization Algorithm, MDSOA）。首先,建立外部档案集（AS）存储Pareto解,并在每次迭代后对AS进行更新;其次,在正弦优化算法（Sine Optimization Algorithm,SOA）的基础上,引入迭代贪婪（IG）算法的破坏重构机制,重新定义了一种适用于离散调度问题的位置更新策略;最后,引入快速非支配排序和拥挤距离对种群进行筛选,在保留精英解的同时保证了解的多样性和分布性。选取Taillard Benchmark中11个不同规模的算例进行仿真实验,并将仿真结果与NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法进行比较,验证了MDSOA求解MNPFSP的有效性。     

Blocking流水车间调度问题的MBT算法研究

针对目标函数为Makespan的Blocking流水车间调度问题,设计了一种构造启发式算法．初始排序的产生从减少下游工件的滞留时间入手,结合有向图中对关键路径的分析,采用插入规则进行搜索的方法得到工件序列的近优排序．通过大量典型算例的计算,实验结果证明了设计的算法具有优越的性能．     

用规则调度方法求解无等待流水车间调度问题

在使用规则调度方法求解无等待最小化总拖期流水车间调度问题时,前提是计算工件的完工时间。提出了计算方法。计算机仿真测试了SPT、LPT、SWPT、EDD、WDD、WPD规则调度方法的性能。结果表明SPT性能最好,SWPT性能最差。     

求解流水车间调度问题改进的蚁群算法研究

蚁群算法求解流水车间调度问题(FSP)容易陷入局部最优,为避免误差较大,提出一种改进的蚁群算法(IAACA).该算法融合最大最小蚂蚁系统的思想,改进了蚂蚁信息素挥发方式,在搜索初期,信息素挥发系数从较大的值呈线性递减趋势,利于算法跳出局部最优,在迭代后期,信息素挥发系数减小为较小的值,有利于精细寻优.对基准算例的仿真结果表明改进的蚁群算法的有效性.     

No-Wait流水车间调度问题的MDIS算法研究

No-Wait流水车间调度问题的特性是工件加工一旦开始,必须连续进行,不允许工件完成某一加工工序后在机器上滞留等待.本文针对目标函数为Makespan的No-Wait流水车间调度问题,从对目标函数结构的分析入手,提出了一种基于最小化工件间距离的初始排序策略和插入方法的启发式算法.通过对大量典型算例的实验后验证了提出的算法的有效性.     

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．     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

基于遗传算法的大型Flow-shop生产调度

Flow-shop调度问题具有建模复杂性、计算复杂性、动态多约束、多目标性等特点。近几年,各种演化计算方法逐渐被引入到生产调度中,特别是遗传算法的应用。为此,应用Matlab开发生产调度程序,并利用实际生产数据进行了仿真;通过相关仿真实验,验证了不同交叉算子和变异算子组合获得的最优解存在差异,获得并验证了一种较好的交叉算子和变异算子组合,其仿真调度数据验证了遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow—shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足，提出一种改进的人工免疫算法。此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体，大大减少运算量。用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程，研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前／拖期调度问题。最后，仿真实验验证了算法的有效性。     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow-shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足,提出一种改进的人工免疫算法.此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体,大大减少运算量.用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程,研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前/拖期调度问题.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

基于运动试验平台的MOEA/D改进洗出算法仿真及试验

洗出算法参数的调整很大程度上影响其性能,针对目前经典洗出算法应用于飞行模拟器时参数调整的不足,提出一种基于MOEA/D多目标优化的改进洗出算法。将人体感知误差、洗出位移、模拟加速度误差作为优化目标,以运动空间为限制条件,采用基于分解的多目标优化算法对洗出算法参数进行同步寻优,并利用模糊隶属度函数得到最优解。为验证其有效性,建立飞行模拟器运动试验平台,将采用不同优化方法的洗出算法应用其中进行对比分析。仿真及试验结果表明,改进洗出算法归位反应时间最短,相位延迟降低3.5 s,稳定性提高30%,且修正了感觉峰值,优化了54.6%的工作空间,实现了模拟器在模拟极限运动时有足够的运动空间和更高的动感逼真度。     

流水作业问题的一个启发式算法

讨论具有延迟时间的流水作业问题,并提出了解决该问题的一种启发算法,证明了其最坏性能比是（m 1）/2,并且上界是紧的,特别当m=2,即两台机器上具有延迟时间的流水作业问题时,其最坏性能比是3/2,最后将所得结论推广到FmID2问题,即加工时间相等且延迟时间只取两上值的流水作业问题,其最坏性能比也是m 1/2。     

热轧轧制计划的多目标优化模型及算法

针对热轧轧制计划优化问题,建立基于奖金收集车辆路径问题（PCVRP）的多目标优化模型,其中包含两个目标：目标1为最小化相邻板坯的宽度、厚度与硬度的跳跃惩罚;目标2为最大化收集的奖金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。在此基础上,提出一种基于Pareto最优的多目标蚁群系统算法（MOACS）,避免了传统加权法需要确定目标权重系数的缺点,一次运行可产生多个Pareto最优解,给决策者带来了更大的决策自由度。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法,提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．