集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

基于遗传算法的泊位连续化动态调度研究

针对泊位调度问题,将岸线连续化,建立了泊位的动态调度模型。考虑到岸边起重机的分配对泊位调度中船舶的集装箱装卸作业时间的影响,根据规则建立了分配岸边起重机和确定船舶集装箱装卸作业时间的算法。基于泊位连续化动态调度模型建立了分段的染色体编码,分别反映船舶靠泊服务顺序和靠泊位置信息。基于实例,通过仿真计算,与泊位离散化动态调度进行了比较和分析。     

混合Jobshop炼钢-连铸重调度方法及其应用

炼钢-连铸生产过程中加工设备起、停时间经常会出现严重延迟,导致调度计划不可行. 目前人工调整,存在响应速度慢和调整结果不优化的问题. 对炼钢-连铸混合Jobshop重调度问题进行了分析,提出了正在作业炉次已分配设备不变的重调度方法. 并提出了求解策略,将原调度分解为两个子调度问题. 引入炉次操作状态参数β,建立了正在作业炉次的时间修正模型,构造了启发式方法进行求解.对于未作业炉次,建立了多目标非线性0-1 整数规划模型,构造了并行逆推启发式算法进行设备指派,采用线性规划求解各操作的开工时间.基于上述方法开发了动态调度软件应用于国内某大型钢铁企业,在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间方面取得了显著成效.     

舰载机保障作业调度问题研究进展

作为近年来新出现的调度应用领域,舰载机保障作业调度问题正得到优化调度,控制理论和运筹学等学术界和工业界越来越多的关注.本文综述了舰载机保障作业调度问题研究进展.首先介绍了舰载机保障作业调度问题的混合整数规划模型;接着以美国为主综述了国外舰载机保障作业调度问题研究进展;然后从系统仿真,系统设计,系统优化和路径规划等方面综述了国内与舰载机保障作业调度问题相关的研究工作;最后提出了未来发展趋势和有待于进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内舰载机保障作业调度问题的理论研究和工程应用.     

一类有动态时间窗的并行多机启发式调度算法

航班过站服务中的货邮装卸作业调度是一类有时间窗和作业调整时间的多目标多设备并行作业动态排序问题，其特点是作业时间窗和服务作业时间动态变化。在分析区别于一般制造业生产作业排序特点的基础上，建立了服务作业的调度模型．提出了设备能力差的概念．给出一个考虑不同设备加工能力的启发式分配法。当时间窗或服务时间发生变化时，算法只需要修改判断矩阵中的一行或一列数据，而对算法运行的效率没有影响。算例分析显示，能力差分配算法在减少航班延误数量、时间压设备生产能力平衡上均优于目前使用的先到先服务和最小负荷调度的混合算法。     

生产能力约束条件下的柔性作业车间调度优化

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的深化,为解决实际生产系统中作业车间调度资源受限问题提供了方案.从生产能力约束条件出发构建柔性作业车间调度模型,以最大完工时间最小和最大机器负荷最小为目标函数,并提出了基于此的改进遗传算法.该算法采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,利用改进多父代交叉算子和多点变异进行遗传操作,在充分保留父代优良基因的同时保证了种群的多样性,克服了传统遗传算法易于早熟或收敛慢的缺点.最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法优化生产能力约束条件下柔性车间调度问题的可行性和有效性.     

多产品综合作业调度问题及其求解

描述了同时考虑加工与装配作业的多产品综合作业调度问题,利用经典作业调度问题FT10的数据构造了一个问题例子,设计了基于产品结构信息的字符串直接解码方法.计算结果表明:设计的遗传算法是可行和有效的,得到的装配完工时间接近无限能力概念下得到的最小值,并且优于关键路径调度规则的结果.     

基于深度强化学习的云作业调度及仿真研究

针对复杂瞬变的多用户多队列多数据中心云计算环境中作业调度困难的问题,提出一种基于深度强化学习的作业调度方法.建立了云作业调度系统模型及其数学模型,并建立了由传输时间、等待时间和执行时间三部分构成的优化目标.基于深度强化学习设计了作业调度算法,给出了算法的状态空间、动作空间和奖赏函数.设计与开发了云作业仿真调度器,完成作...     

多集装箱堆场空间分配与车辆调度集成问题的建模与优化

论文研究卸载集装箱堆场空间分配与车辆调度的集成作业问题. 在该问题中,卸载集装箱动态到达,车辆循环使用,需要同时决策集装箱堆放位置及车辆的分配和路线. 对此问题建立整数规划数学模型,考虑车辆调度约束以及堆场吊机操作等实际约束,目标函数为最小化makespan. 根据问题的特点设计两阶段禁忌搜索算法来求解此问题. 在实验中,通过将禁忌搜索算法的结果同标准优化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得了其中7组算例的最优解且剩余算例平均偏差小于5%,说明所设计的算法可以有效地解决该集成问题.     

带瓶颈移动法的混合遗传算法求解柔性作业车间调度

柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充，它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度问题，提出了带局域搜索（瓶颈移动法）的混合遗传算法。区别于传统的遗传算法，本文算法用两个向量束表达解，并采用了适应问题特征和染色体结构的交叉和变畀算子。基于关键路径的思想，舰颈移动法使用两种有效的邻域结构；改变关键路径上相邻两工序的加工顺序和为关键路径上的工序分配新设备。为了提高搜索能力，邻域结构可以动态调整。我们在3个代表性标准测试问题上检验了该算法的求解性能。     

行为综合功能流水线中的资源约束LB-ACO算法

针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO).该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn²)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果.通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤.通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能.     

A Heuristic for the Job Scheduling Problem with a Common Due Window on Parallel and Non-Identical Machines

1. INTroDUCTIONThe emergence of JIT (Just in Time) management tee~gy opens up a recency research field for the jobscheduling and production managemellt. As its farther develOPment, the earnness-tardiness job schedulingproblem becomes a hot research point over y6ars. conference [1] gives a review on job scheduling problem withearnness and tardiness penalties. Reference [2] p~s another scheduling problem for minimizing the rangeof lateness on a single machine, and reference [3] giVes a he…     

Rolling optimization algorithm based on collision window for single machine scheduling problem

1.INTRODUCTION Thesinglemachinenon preemptiveschedulingto minimizetotalcompletiontimewithdynamicjobar rivalsisthebasicprobleminproductionscheduling.Manyworksfocusoneffectiveheuristicmethodsdue toitsstronglyNP hardcharacter.Themostcommon heuristicsareSPT[1](shortestprocessingtime),ECT[2](earliestcompletiontime),delayed SPT[3],PRTF[4](priorityrulefortotalflowtime),APRTF[4],etc.Withoutfullyutilizinganyinforma tionaboutjobswhichwillarriveinthefuture,the abovemyopicmethodsmayresultinpo…     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

带公共交货期窗口的提前/拖期非等同多机调度问题

提出了公共交货期窗口下提前 /拖期惩罚的多台不同设备情形的零件排序模型 .在分析相应单机问题最优排序和最优交货期性质的基础上 ,证明该多机零件问题实际上蕴含着使系统 makespan达最小的多机零件排序问题 .由于使系统 makespan达最小的并行多机零件排序问题已被证明是 NP完全问题 ,因此提出了求解该零件排序问题的一个启发式算法 ,该算法计算复杂性低且对并行多机零件排序问题同样适用 .最后给出了两个数值例子 .     

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing, SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。     

求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果.     

一种新的求解Flow Shop问题的启发式算法

同顺序 Flow Shop问题是一个著名的 NP难题 ,至今尚未找到有效算法 .总体来讲 ,求解该问题的启发式算法主要可分为规则式算法和迭代式算法两种 .对该问题有很多求解目标 ,如最小加工周期 ( min makespan) ,工件的最小平均在系统的停留时间 ( min mean flow tim e)等 .本文以求解最小加工周期为目标 ,基于目前已知的性能最好的算法 NEH算法的基本思想 ,提出了一种新的启发式算法 -组合指标算法 .大量的数据实验表明 ,新的算法具有很好的计算结果 ,而且这种算法可以说是给出了求解 Flow shop问题的一种新的思路和方向.     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

求解目标是最小完成时间和的同类机调度的改进算法

研究了目标函数是完成时间和的同类机调度问题。同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的规则目标一种,完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位。首先为此问题建立数学模型,然后提出一种改进的启发式算法,并通过实验验证了算法的性能。