基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题的特点,以产品的加工周期最短为目标,提出了一种改进的遗传算法,采用双子串的方式来进行编码,并且基于此给出了独特的交叉和变异法则。同时通过具体的实例仿真分析说明该算法的有效性。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度优化

在实际生产中,加工成本愈发成为企业关注的重要因素。对以最小化加工成本与完工时间为目标的柔性车间调度问题进行了研究。首先,根据实际约束构建调度模型,提出改进遗传算法对模型进行求解,引入质量基因段来增强对染色体适应度值的评价,加速淘汰质量差的个体。其次,为了优化求解质量,提出了基于整体负荷最小与局部负荷最小的种群初始化方法,并设计了精确变异机制来维持种群多样性。最后,用标准算例进行测试,相比于其他改进遗传算法,求解速度得到提高,求解质量也得到了提升,验证了此改进遗传算法的有效性。     

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.     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

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．     

一种加工工艺柔性的作业车间调度问题求解

针对产品实际生产加工工序存在互换性与交叉性的特点,以及柔性生产作业车间调度问题,文章构建了一种面向产品加工工艺柔性的生产作业调度问题模型,应用工序位置集与后续工序约束集设计了该模型的求解方法;在此基础上提出了基于柔性工序和机器选择的两段编码方式,并随机构建了初始种群,采用分步交叉的改进遗传算法设计了相应的交叉、变异等策略,防止操作过程中不可行解的产生。通过仿真实例,证明了模型和算法的实用性和有效性。     

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。     

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．     

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．     

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.     

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.     

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。     

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...     

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.     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。