基于混合元胞遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间最小、机器最大负荷最小、总机器负荷最小为优化目标的多目标优化模型.引入多色集合理论,建立了柔性车间调度问题的多色集合约束模型,提出了基于多色集合约束模型的元胞遗传算法(apolychromatic collection based cellular genetic algorithm,PCGA),以解决遗传算法在求解柔性车间调度问题时表现出的早熟和收敛性不足等问题.用改进的元胞遗传算法求解柔性车间调度的多目标优化算例,并与其它遗传算法进行比较,实验结果表明,基于多色集合的改进元胞遗传算法在求解此问题时更为高效.     

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。     

基于正逆序策略求解Job Shop的遗传调度算法

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法. 由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性. 算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式. Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果.     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

伪并行遗传算法在供水管网优化调度中的应用

讨论了基于微观水力模型的多水源大型供水管网优化调度问题的主要特征，并提出了求解该问题的改进遗传算法．首先，针对决策变量的结构提出二进制-实数混合编码策略；其次，设计并实现了多种群进化的伪并行遗传算法．将本算法与单一群体进化算法同时应用于实际管网的优化调度求解，结果表明，通过个体迁移策略，伪并行遗传算法可以加速优化搜索的进程，显著改善解的质量，并有效节省运行调度费用．     

基于虚拟分区的电动汽车优化调度研究

针对大规模电动汽车接入配电网的特点,提出基于虚拟分区和双层规划的电动汽车优化调度的方法。根据接入配电网的电动汽车的特点,制定分区指标,然后以配电网总负荷水平方差最小为上层规划目标函数,系统调度机构所制定的调度计划与各代理商实际调度情况偏差最小为下层规划目标函数,建立基于虚拟分区的电动汽车调度的双层规划模型。用基于极端学习机的改进遗传算法和分支定界算法分别求解上、下层模型,仿真结果表明,获得的电动汽车双层调度方案对配电网负荷曲线峰谷差具有明显调整作用。     

数控加工中心任务与刀具集成调度模型及改进自适应遗传算法

为解决数控加工中心任务与刀具的集成优化调度问题,以生产总成本最小为优化目标,建立了考虑任务交货期和工步并行加工的数控加工中心任务与刀具集成调度模型,产生面向数控加工中心任务与刀具的协同优化调度结果。为实现对该调度模型的优化求解,提出了一种改进自适应遗传算法,设计了合理的编码方式和自适应进化操作,并通过任务-刀具关联矩阵保证搜索过程中解的可行性,从而显著提高了算法的收敛性能和求解效率。算例结果表明,该模型能够最大限度地降低加工成本和拖期率,同时算法的收敛速度和稳定性也得到了明显提高,大大降低了问题求解的迭代次数。     

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.     

用改进的遗传算法求解作业调度问题

作业调度问题JSP(Job Shop Scheduling Problem)是典型的组合优化问题.文中用改进的遗传算法来解决作业调度问题,在遗传算法中设计了一种调整算子,并证明了算法能够收敛到全局最优解;同时提出一种新的求解JSP问题的双目标函数、双种群遗传算子.每个种群侧重一个目标,各从不同侧面深度挖掘问题的信息,用以优化问题的解,两个种群再通过混合交叉得到更好的解,较大地提高了算法的收敛速度.     

云计算中基于遗传算法的任务调度算法研究

为解决云计算中的任务调度问题,提出了一种以遗传算法为基础的任务调度模型.在算法初始化种群产生时通过染色体匹配率来使种群个体均匀分布在解空间上,有效地避免了早熟;引入服务质量标准进行建模以改进适应度函数,充分考虑用户对调度结果的满意程度;采用规则约束的交叉和变异操作,提高个体的质量.仿真实验的结果分析表明:该改进算法能更有效地求解云计算环境下作业调度问题.     

一种改进型遗传算法的网格工作流调度研究

用有向无环图表示的网格工作流调度问题是一种典型的NP-完全问题,因而,有效的调度算法是必不可少的。为解决这一问题,提出了一种改进型的遗传算法。运用适应度差的染色体与最优个体进行二级优先杂交和变异,不仅保障了种群的多样性,也提高了种群的收敛速度。采用Gridsim工具进行模拟后,证实该算法较标准的遗传算法更适用、更有效。     

面向饲料加工的排产优化方法研究

为了提高饲料企业在成本和质量上的优势,需要采用更加科学的方法制定排产计划。首先根据饲料加工排产的特点构建了基于批量组织生产的排产模型;其次,针对布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法收敛速度慢与局部搜索能力弱的问题,提出不同的改进策略形成改进CS算法求解了排产模型,改进算法运用NEH方法、Logistic混沌映射方法以及随机方法生成初始解,使用了动态改变步长的策略以平衡算法探索能力与开发能力,增加基于差分进化的交叉阶段以增强最优解的挖掘能力。采用改进CS算法,以最小化总流经时间为求解目标,在40个Taillard测试集实例和实际饲料排产数据上进行了实验,验证了改进CS算法的寻优能力。结果证明了改进CS算法在求解流水线式生产车间排产问题上的有效性。     

云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法

当前云计算下移动弹性资源动态调度算法CPU利用率较低,且运行不稳定。为此,提出一种新的云计算下安全可控的移动弹性资源动态调度算法,把云计算下移动弹性资源的CPU平均利用率、内存负载、带宽负载以及可靠性看作移动弹性资源调度目标的约束,给出移动弹性资源的状态模型。依据遗传算法的优点,设计了一种基于蚁群算法的、安全可控的移动弹性资源动态调度算法。依据云计算下移动弹性资源动态调度特点和约束条件,利用适应度指标,对种群中个体的优良度进行描述,给出适应度函数。通过一维字符串完成对解的编码,利用轮盘赌法设置合理的阈值,获取所有染色体中选择性能较好的染色体。通过选择的实数编码完成对字符串的逆向解码,得到云计算下移动弹性资源调度的最优方案。实验结果表明,所提算法稳定性、效率和资源利用率高,迁移率低,负载均衡性好。     

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明：本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。     

改进的两阶段算法求解差别费率车辆调度问题

针对车辆在负载和空载状态下不同的成本核算模型,提出了两阶段算法求解最小配送成本:第一阶段用改进的扫描算法求得满足问题约束条件的若干组非同质化的初始解;第二阶段采用这些解作为多样化的初始种群,并用改进的单亲遗传算法进行全局、大范围搜索,最终求得满意解.实例计算表明,算法能在较短的时间内求得理想解,满足了物流配送企业深挖内部潜力、有效控制成本的现实需要.     

密集存储系统建模与仿真

研究堆垛机与穿梭车结合式密集存储系统调度问题,可提高系统运行效率、降低成本。为符合存储系统实际运作情况且获得较准确的调度作业时间,考虑堆垛机与穿梭车在加速、减速过程中存在的加速度,对密集存储系统作业流程进行分析;并以订单处理时间最小为目标函数,建立密集存储系统调度作业数学模型。采用改进遗传算法,对该模型进行MATLAB编程求解并仿真。分别根据算例中三种不同任务量的订单,将优化前后订单的处理时间进行对比分析。结果表明,考虑加速度的调度时间数学模型及改进遗传算法可行有效,在一定程度上能够提高仓储运行效率。     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

基于INSGA-II高维目标柔性作业车间调度的优化

高维目标柔性作业车间调度问题(many-objective flexible job shop scheduling problem,MaOFJSP)是指在实际生产中根据企业不同部门的要求,对车间生产寄予不同的期望,使各个部门利益最大化的调度决策。针对完工时间、拖期时长、机器负荷、能耗4个优化目标,提出了改进非支配解遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-II)来求解MaOFJSP,同时对算法的编码解码、Pareto排序、选择策略、交叉变异操作进行了研究。采用工序排序和机器选择的双层个体编码方式,在精英选择过程中计算个体的斜率,斜率小的进入到父代,使得优秀个体得以保存;在变异环节中基于关键工序块邻域结构,采用插入法让工序小的工件优先加工,使得最大完工时间明显变小。通过该算法对不同算例进行的Matlab模拟仿真,验证了该模型的可行性和算法的优越性。     

基于遗传算法多目标优化的工程项目调度

在建设工程项目管理中,施工周期和项目成本的综合均衡管控是项目调度管理的最重要内容之一。然而,实际中两者的关系即相互关联又矛盾对立,任一目标的优化必然以弱化另一目标为代价。因此,工程项目调度管理问题是一类组合优化问题。为此本文提出了一种基于遗传算法的多目标优化建设项目调度模型。模型为项目管理者制定和评估工程完成最佳时间和成本最小化的的工程施工进度计划。计算模型主要分为三个模块：开发实用的建设项目进程调度模块;计算项目成本的管控模块;多目标搜索和识别项目时间和成本之间最优或接近最优解的权衡模块。最后,应用该模型分析了一个应用实例,并证明了模型的有效性,为项目管理者提供理论参考。     

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.