一种求解阻塞流水车间调度问题的分散变邻域搜索算法

针对带有阻塞(blocking)限制的流水车间调度问题,将分散搜索与变邻域搜索结合起来,提出了分散变邻域搜索算法。在算法中提出了基于工件块的复合邻域及其搜索方法,该邻域的规模可以根据工件块的大小动态变化,从而实现局域搜索与广域搜索的平衡。此外,提出用分散搜索的参考集来存储算法搜索过程中得到的质量与分散性较好的解,每次迭代过程中变邻域搜索的初始解均从该集合中产生。使用标准测试问题对所提出的混合算法进行了测试,并与已有文献中的较好算法进行了比较,结果验证了所提出的分散变邻域搜索算法的有效性。     

基于混合电磁算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于混合电磁算法的调度算法。首先,采用最小位置值法将算法中连续向量转换为工件排列顺序。其次,对随机生成的一部分初始解用基于启发式信息的贪婪随机自适应算法得到的结果加以改造,使其质量得到提高。最后,加入局部搜索增强算法性能。通过对Car系列和Rec系列基准测试结果表明,提出的算法性能优良。另外,还讨论了一些参数对算法优化性能的影响。     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

成像卫星集成调度的变邻域禁忌搜索算法

探讨了一类涉及多星、多地面站的成像卫星系统集成调度问题,要求从可能过度订购的卫星观测需求中,选择一个能够无冲突完成的任务子集,并为相应的观测和数据下传活动安排资源和时间,以最大化对所有用户需求的总体满足程度.建立了该问题的变体形式车辆路线问题模型,设计了改进型和调整型两类邻域结构,并提出了一种变邻域禁忌搜索算法.通过交替使用两类邻域结构,增强了算法对解空间的探索能力和规避局部极值的能力.测试算例的计算结果和与其它算法的比较表明,该算法能够在相近的计算时间内显著改善求解质量.     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.     

混合变邻域搜索算法求解大规模电动车辆路径优化问题

基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题。建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例。提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形。该算法提出了一种带随机因子的启发式算法构造初始解,并对时间窗和里程约束进行了松弛,使用邻域算子进行变邻域搜索,使用标签算法精确求解了固定商户配送顺序下的路径最优充电决策问题。测试结果表明：混合变邻域搜索算法可在极短时间内找到最优解,能大幅度降低物流成本。     

求解混合流水车间调度的改进贪婪遗传算法

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。     

基于混合粒子群-NEH算法求解无等待柔性流水车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的无等待柔性流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群-NEH算法.该算法 利用粒子群优化算法解决机器分配问题,并进行全局优化;利用改进的NEH算法确定工件加工顺序,并首次提出差值 平移算法计算问题目标值.在算法求解过程中,通过不断对停滞粒子实行变异操作,避免粒子群陷入早熟收敛状态.基 于典型算例的仿真实验,证明了所提算法求解该类问题的可行性和有效性.     

基于教学优化算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题,将连续算法与离散策略相结合,提出一种多班级教学优化算法。采用基于置换变异改进的NEH (nawaz enscore ham)种群初始化方法,兼顾初始解的质量和多样性。在教学阶段,引入离散的自适应教学,并给出去重的操作,避免了无意义的教学过程。新增了基于莱维飞行的自学策略,同时以变邻域搜索的方式模拟离散阶段的自学。将相互学习与班级交流合并,在保证优秀个体交流的基础上,提高学习的效率。通过对标准测试集Rec进行测试,并与其他算法比较,验证了算法的有效性和稳定性。     

作业车间调度问题的随机邻域交换算法

针对作业车间调度问题提出了一种随机邻域交换算法RNSA(random neighborhood swapping algorithm).算法由几个紧密衔接的执行阶段组成,其核心思想是如何设计生成多样性调度以及如何判断新调度的可行性.为此,采用了一种组合随机邻域交换策略并证明了一个调度可行性判定定理.为了验证算法的有效性,对一批Benchmark算例进行了测试并与国内外现有研究结果做出了比较.     

求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法

多车型车辆路径问题（FSMVRP）是车辆类型不同的车辆路径问题（VRP）,基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的＂抖动＂和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。     

基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

基于蚁群优化的置换流水车间调度算法

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法.该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来:首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和.其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整.最后,对构造出的解做插入型局部搜索.用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

考虑尾时间的同类机调度问题可变邻域搜索算法

研究了目标函数是最小化最大完工时间的同类机调度问题,其中作业具有尾时间.此问题等价于最小化最大延迟时间的同类机问题,并被证明是NP-hard问题.为此问题构造了一种启发式算法LPDT,进而以LPDT算法求解结果为初始解构造了问题的可变邻域搜索算法LPDT-VNS.大量的随机数据实验用于验证算法的性能和效率.     

等待时间受限的流水车间调度问题的若干性质

等待时间受限的流水车间调度问题广泛存在于高温连续作业或中间产品不稳定的流水车间生产管理过程中, 要求工件在相邻机器上的等待时间不能超过一定的上限. 针对以最小化最大完工时间为目标函数的该类问题, 研究了加工机器上的工件序列特征, 并在此基础上分析了基于排列排序进行问题求解的可行性和有效性, 为算法求解提供了理论依据.     

集货需求随机的同时配集货VRP及混合变邻域搜索算法

集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性.     

基于改进BPSO算法求解一类作业车间调度问题

针对某一大型机械厂结构车间的作业调度问题(JSP),考虑技术工人操作熟练度影响因素,以及离散型并行生产的特点,建立新的符合实际生产情况的数学模型,提出利用离散二进制粒子群(BPSO)算法来解决如何安排m位工人加工n个结构件,以达到加工时间最短的一类JSP调度问题,并依据求解的特殊性对该算法进行了改进.制定新的初始粒子产生策略,保证在可行解空间内开始进行寻优;引入"记忆库"、修改Sig函数和加入判断条件,确保粒子每次更新后都满足模型中的等式约束.通过实例验证,证实该算法是有效的,并能够得到较好的结果.同时,该数学模型在离散制造业中也具有广泛的应用价值.     

考虑学习效应的多目标流水车间调度问题

考虑了学习效应对流水车间调度问题的影响,以最大完工时间和总加权滞后时间为优化目标,建立了与加工顺序相关的对数线性调度模型,设计了LNEH(NEH heuristic with Learning effect)启发式算法和MCF(Membrane Computing for multi-objective Flow-shop scheduling)算法进行求解。LNEH算法根据对学习效应下问题性质的分析,在初始序列和工件插入两个环节进而达到对原有NEH算法的改进,同时采用随机策略以获得多个解。MCF算法是采用膜计算理论设计的一种近似调度优化算法,针对调度问题设计了字符对象的编码方式,根据前端等级大小将字符对象往复地分配为均匀的对象集,借鉴PSO算法制订膜内规则:从外部档案和所在的基本膜内中分别选择作为参考的选择规则和类似于PSO算法的移动规则。数值仿真显示,不同学习系数对调度结果具有较大影响,并对比证明了所提两种算法的有效性。     

差异作业批调度的流水车间问题及近似算法

考虑了尺寸有差异的作业在两台设备上的流水加工问题,两台设备均为批处理机,有确定的最大容量.采用了制造跨度和总完工时间两类目标函数,建立了基于整数规划的优化模型,分析了两类问题的计算复杂性,给出了设备和作业数量既定情况下的可行解规模.设计了一种基于LPT规则和批调度规则的近似算法,时间性能为O(nlogn),证明了该算法在优化制造跨度时的最坏性能比不大于2,优化总完工时间的最坏性能比不大于3.