基于改进多目标布谷鸟搜索算法的 汽车装配线物料配送调度

考虑将电动车辆用来进行基于点对点配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了改进多目标布谷鸟搜索算法. 首先,对该物料配送调度问题进行描述,在统筹考虑电量限制和准时化配送要求的基础上建立了以车辆数量和最长搬运时间作为衡量指标的目标函数,并开发了直接反映配送车辆和配送次序的融合编码机制. 然后,设计任务分配规则构造初始解,并在基于混沌动态步长的搜索过程中加入高斯变异和精英选择策略来提高算法的全局搜索能力和解的质量. 此外,开发两种局部搜索算子以强化算法深度寻优能力. 最后,仿真实验结果验证了该调度算法的可行性和有效性.     

考虑能耗的混流装配线物料配送多目标调度方法

为了提高混流装配线物料配送的能源利用效率,考虑采用“转运”概念的送料机器人和线边集成超市配送模式,构建了存在换电情形的物料供应模型.结合送料机器人的能耗特点,以最小化送料机器人的使用数量和配送能耗为优化目标,建立了数学模型.在此基础上提出了变邻域搜索策略的改进型离散差分进化算法(VNS-MDDE),用以解决多目标优化问题;该算法以最近邻启发式方法构建初始解,并引入变邻域策略进行局部搜索以提高解的质量.最后通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

汽车装配线电动车配送路径及换电站选址优化

考虑将电动小车用来进行基于厂内循环配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了汽车装配线电动车配送路径及换电站选址问题,以最小化系统总成本为优化目标建立了数学规划模型.针对这一复杂的混合优化问题,对该问题的性质进行了分析,提出了两阶段动态规划算法获取小规模问题的最优解;对于中、大规模问题,通过种群分割技术并在Lévy飞行中融入深度邻域搜索算子构建了改进型离散布谷鸟算法.最后,进行了仿真实验,分别对比了两阶段动态规划算法,实数遗传算法及改进人工蜂群算法在解决该问题方面的性能,结果表明改进型离散布谷鸟算法的有效性以及在算法稳定性、搜索深度以及收敛性三个方面的较大优势.     

基于MES的混流装配线物料配送方法研究

为了实现混流装配线高效率低成本的物料配送,文章结合制造执行系统（MES）特点,设计了一种动态的物料配送方案。通过引入工位信息元概念,建立产品装配过程实时状态监控模型,实时跟踪在制品信息,实现装配车间实时生产进程信息和物料信息的集成;采用时间惩罚函数最小化的配送人员最佳出发时间的算法,保证了装配线在不缺料停工的情况下单次配送数量、配送种类的最大化。结合实例验证了该方案的可行性与实用性。     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

基于差分进化算法的FMS中机器与AGV同时调度方法

针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。     

基于改进遗传算法的多车场生鲜配送优化

针对生鲜产品易腐烂特性与对配送及时性的高要求,构建以制冷成本、燃油成本、损耗成本、时间惩罚成本、产品固定运输成本和车辆固定成本的总成本最小函数,并考虑顾客的位置、车辆载重及时间窗约束,建立多车场生鲜配送模型,使用K-means聚类对算例中的客户群进行车场划分后,采用变邻域下降搜索策略和模拟退火算法对遗传算法进行改进,利用改进后的遗传算法计算得出优化后的车辆配送路线。通过对改进后的遗传算法与传统的自适应遗传算法对比后,结果表明各项成本都有不同程度的减少,且总成本减少了14.6%,从而验证改进后算法的优势,达到减少配送成本、满足配送及时性和提升顾客满意度的目的。     

基于文化基因算法的电动公交车辆调度方法

针对电动公交车辆调度问题,提出一种基于文化基因算法的车辆调度方法.首先,设计了初始个体生成算法用来构造初始种群;然后,设计了一种针对公交车辆调度问题的交叉操作用于全局搜索,改进了3种邻域搜索算子,并将其与已有的邻域搜索算子结合用于局部搜索.最后,设计了一种基于车辆块的评价函数,用于引导邻域搜索算子进行搜索.将该方法用于某市的实际三条公交线路,结果表明:与人工调度方案相比,该方法可减少1～7辆车,提高平均车辆利用率,运行时间小于15 s.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指 标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型，并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛， 并能很快得到较优化的性能。     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...     

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

【目的】考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求，探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。【方法】构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型，设计了两阶段蚁群算法，第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库，第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。【结果】实例仿真结果表明：使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条，虽然车辆的平均空间装载率下降了27-45%，但是确保了装载方案的可行性。【结论】考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求，又保证了方案中车辆三维装载可行性。     

工件相同且发送批数受限的供应链排序问题

工件完工后成批发送的供应链排序问题是从实际生产中提炼出来的,针对发送批数受限制,最小化生产费用及发送费用的情况,当工件的权重与加工时间均相等时,生产费用是关于发送批数的单调递减函数,进而根据二分搜索法可以得到最优的发送批数。因此问题是多项式时间可解的。     

求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法

讨论了如何将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构,使之更适合求解流水车间问题,设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法的框架,并通过计算机模拟验证其有效性。     

基于免疫算法的未知病毒检测方法

提出了一种基于人工免疫算法的未知病毒检测方法,该方法定义了自体、非自体、抗原、检测器等,实现了否定选择和克隆选择机制,给出了算法程序并进行了仿真实验．实验结果表明,该方法是一种检测未知病毒的有效方法．     

考虑多资源约束的非等效并行机节能调度算法

针对瓶颈工序光刻过程中考虑能源消耗、多类型多数量的掩膜资源、换模等约束的非等效并行机调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先对问题域进行描述,以最小化总加权完成时间与能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种带精英策略的多目标免疫克隆选择算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入深度邻域搜索算子、种群更新算子以提高算法搜索性能及挖掘性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效的、可行的.     

柔性作业车间调度的精确邻域结构混合进化算法

为解决现有基于关键路径的邻域搜索存在无效移动多、盲目性大以及仅优化单一目标的问题,设计了更加明确精准有效的邻域结构,包括同机器移动和跨机器移动两步操作;在此基础上,给出相应的关键工序精确移动条件,并将其从优化最大完工时间推广到多目标优化;为兼顾算法局部搜索和全局搜索,将其与进化算法进行混合,实现局部与全局的优势互补,并给出相应的混合算法框架;最后,通过两个国际通用的案例集进行测试,并将测试结果与成熟的算法进行对比,验证了所设计算法的有效性和高效性。     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

基于局部搜索策略的车间作业调度问题的算法研究

为车间作业调度问题提供了一个快速、易于实现的近似算法．该算法基于局部搜索策略,采用特殊的邻域构造方法,即邻域的构造仅与关键路径上的工序相关．该算法找到了所测试的14个标准算例中12算例的最优解,而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过1s。     

一种解决有限缓冲区流水车间调度问题的复合启发式算法

针对以最大完工时间为目标的有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种新的复合启发式算法.算法设计中首先使用PF-NEH算法进行解空间的搜索,并采用基于插入邻域和交换邻域的可变邻域搜索算法来增强局部搜索.仿真实验表明,该算法具有高效性和优越性.