有顺序约束的单件车间调度问题的逆序算法

研究了部分工件在加工顺序上存在逻辑优选顺序约束的单件车间调度问题.针对工件之间存在的加工顺序关系,构造了以交货期为基准,以寻求最长加工路径加工时间最短为目标的逆序算法,求解问题.通过实例分析,说明了这一算法在工程中的可行性.     

单件车间关键工序调度问题的定界算法

提出了一种以“定界权值”为主要参数的求解有交货期的单件车间生产调度问题的定界算法。引入“关键工序定界权值、非关键工序定界权值”的概念，并依据“关键工序排序加工，非关键工序即刻加工”的构想，确定工件各工序的加工时间范围，并根据计算结果编制机台作业计划。当关键工序加工时间发生冲突时，修正其定界权值，重新计算其加工时间范围。该方法简化问题，运算速度提高。     

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。     

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.     

车间作业计划的全局动态调度算法

分析了ＪｏｂＳｈｏｐ作业计划中两个比较困难的约束条件，即缓冲区容量与刀具容量的限制，得出了通用型的刀具容量计算公式和调度系统的目标函数。     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

图着色问题的逆序蚁群算法研究

针对经典的图着色问题,依据传统图着色算法中逆序图着色的着色思想,结合蚁群算法的搜索机制,给出了逆序蚁群着色算法.根据着色进度和未着色点的相邻点度数随机动态逆序选择新的着色点,使得算法具有较强的搜索全局最优解的能力.利用计算机生产大量随机图作为测试实例,对比逆序着色算法和逆序蚁群算法,实验结果说明逆序蚁群着色算法提高了求解质量,加快了收敛速度,证明了其优良特性.同时算法效率的提高,也保证了该算法可适用于较大规模的着色问题求解.此外,还进行了一系列对比试验,得出了关键参数的合理取值范围.     

耦合约束柔性作业车间调度优化研究

为扩展工艺约束的存在形式,对耦合约束柔性作业车间调度模型构建与调度优化算法设计进行探讨。在沿用链式约束调度的形式化与图形化描述构建耦合约束模型的基础上,对耦合约束邻域结构进行设计,选取禁忌搜索算法为设计框架,围绕算法执行步骤进行设计,并采用耦合约束案例与Brandimarte测试数据验证调度优化算法的适用性与优化性。耦合约束模型构建与调度算法的探讨为多部件系统作业的调度优化提供解决方案,也为调度相关邻域的深入研究拓宽思路。     

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.     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

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。     

基于并行遗传算法的车间作业调度

研究了并行遗传算法在车间作业调度问题中的应用,通过对传统的迁移策略进行改进,给出了运用该算法求解车间作业调度的具体过程。最后给出了计算机仿真结果,与普通遗传算法求得的结果的比较,证明了该算法的有效性和先进性。     

求解具有时空约束的天车调度问题Memetic算法

天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码方式、PPX交叉算子和局域搜索算子;用该算法对模型进行求解,并与遗传算法进行比较.对某钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程的天车调度问题的测试表明:与遗传算法相比,用该算法求解的等待时间最多减少1667%,并具有很高的稳定性.     

单件车间排序问题的一个启发式算法

本文提出了一个启发式算法,经计算表明,这个方法对于以加工周期为目标函数的单件车间排序问题,效果是比较好的。     

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。     

带有启动期的车间调度问题的遗传算法

针对实际的生产过程,提出带有启动期的车间调度问题,建立了相应的数学模型,利用遗传算法对该模型进行求解.算法采用基于优先表的编码方式,设计了相应的解码方式,最后运用提出的算法求解测试实例验证算法的有效性.