考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题建模与优化

针对实际生产系统中人力资源以排班的形式进行生产活动的情况,提出考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题,以最小化项目工期为目标建立了问题的数学模型.由于串行调度在传统任务列表编码对应的解空间下难以获得较优解,本文借鉴车间调度中析取弧的概念,提出了一种改进任务列表编码方式,通过在任务之间添加析取弧的方式扩大算法的搜索范围.此外,为提升遗传算法的局部搜索能力,在改进任务列表编码基础上设计分支定界搜索框架,对遗传算法得到的染色体进行分段深度搜索,并设计支配规则降低算法计算时间.结果表明:内嵌分支定界搜索框架的遗传算法能够提高求解质量,而设计的支配规则能有效降低算法的运算时间.     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

具有服务优先级别的动态离散泊位调度优化

研究具有不同服务优先级别的船舶动态到达情形下的离散泊位调度问题.以泊位分派和船舶作业开始时间为决策变量,为优化码头作业效率和船公司客户满意度,以最小化船舶总在港时间与加权延迟时间之和为目标建立数学模型.采用基于修改后的先到先服务等规则的启发式算法生成初始解,以此为基础设计结合禁忌深度搜索和模拟退火算法框架的混合算法对问题进行优化求解.不同问题规模下的数据仿真试验表明,该算法可以快速、有效地解决此类问题.     

带资源空窗期的资源投入型问题的建模与优化

以飞机移动式装配线为背景,在基本资源投入型问题的基础上考虑资源空窗期约束,建立以最小化资源使用总成本为目标的数学模型.针对该模型设计了一种构造启发式算法,并提出了非关键任务优先级决策规则.考虑空窗期约束特点,以连续排入的两个非关键任务间结果最优的启发式规则来确定非关键任务位置,并提出以非关键任务优先级和关键任务开始时间为双链表编码的遗传算法,然后将启发式规则嵌套在遗传算法的解码和评估阶段.最后通过数值实验比较启发式算法和遗传算法与CPLEX在求解该问题时的优劣,证明了两种算法的有效性.     

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.     

基于遗传算法的多约束背包问题求解方案

采用混合遗传算法求解多约束背包问题.首先构建多约束背包问题的数学模型,然后采用多维实数编码方式的遗传算法,结合附带染色体库技术、局部启发式算子和扰动算子对问题进行求解,并给出了一个实验实例.实验证明文中采用这种混合遗传优化算法解决多约束背包问题切实可行,有较高的搜索效率.     

求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法

针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解多目标作业分派、排序问题。结合GT算法、排产规则评估和过滤第一阶段的分派方案,将具有较好评估全局解的分派方案作为分派阶段的精英档案,并输入给排序蚁群系统获取其非支配调度解,进而获取问题全局非支配解。子问题算法混合了各目标相关的邻域搜索策略,与Pareto蚁群算法结合,以期提高解的质量。通过求解带有平均工件加权延迟时间指标的多个FJSP基准算例,验证了算法的有效性。计算结果表明,该分层Pareto优化框架对原问题进行分层分解,有利于降低原问题的复杂性,相比多数文献,算法能够获得各基准算例Pareto非支配解,从而为分解求解复杂多目标调度优化问题提供了一种途径。     

考虑资源空窗期的资源投入问题的建模与优化

针对飞机装配过程中部分关键资源存在不可用期的特征,研究基于资源空窗期的资源投入问题,建立以最小化资源使用成本为目标的作业调度数学模型.通过分析空窗期对作业开始时间决策区间的影响,设计以作业位置编码的遗传算法,充分利用迭代过程中得到的作业不同开始时间对应不同目标值的信息,提出基于概率分布的作业开始时间选择方法来改进变异操作,并通过部分作业执行顺序的分支枚举对所得结果进行局部优化.数据实验表明,对于小规模问题可获得近似精确解,而对于大规模问题比较现有的算法,其在算法求解精度上可提升3%.     

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题，以最小化车辆总旅行距离为目标，结合车辆容量约束、时间窗约束和电量约束等限制，决策一组最优的车辆线路。该问题公式化为一个混合整数线性规划模型，提出一种变邻域搜索算法求解该问题。数值算例用于验证模型的性质和算法的性能。结果表明：在小规模算例中，提出的算法只比商业求解器CPLEX差0.08%;但在大规模算例中，算法能求出高质量的可行解而CPLEX在规定时间内无法得到可行解。     

一种改进的分布约束优化算法MULBS+

完备算法虽然能够求得分布式约束优化问题最优解,但要消耗大量资源及时间,相反,非完备算法通过求得次优解来提高效率.MULBS作为一个有效的非完备算法,虽然在求解质量和时间上有所提高,但在解决赋值冲突时采用的回溯策略及并行搜索方面存在不足.通过对该算法的深入分析,本文针对上述问题进行了改进,提出其改进算法MULBS+.通过在回溯策略中引入最小冲突选择机制,以及在约束图密度较大时采用基于动态子图划分的并行搜索策略,进一步提高了算法的性能.实验表明,该算法除增加一定的通信信息外,其执行时间及求解质量均优于原算法.     

航班计划恢复模型和混合优化算法研究

为研究不正常航班恢复求解问题,以受影响旅客人数最小为优化目标,建立了多约束飞机调整混合整数非线性模型,设计了基于匈牙利方法和遗传算法的混合优化算法,该算法避免了匈牙利方法只能求出唯一解的缺点,也克服了遗传算法的收敛性对初始值有较强依赖性的不足,同时改进遗传算法,使之能够输出多个近优方案,满足签派工作的实际需要,以实例验证了算法的有可行性。     

网格中基于拍卖模型与遗传算法的作业分配

引入微观经济学与遗传工程知识,兼顾时限与成本,设计了一种网格中的作业分配方法.首先基于拍卖模型确定资源购买者和资源提供者之间的资源交易价格,然后使用遗传算法寻找作业分配最优方案.仿真结果表明,该方法是可行和有效的,不仅效用较高,而且作业对资源的分配较均衡,优于PRIMAL方法.     

多资源约束批量拆卸优化模型及算法

针对环境意识制造研究领域的废旧产品拆卸，提出了一类多资源约束批量拆卸优化方法.以拆卸时间最小为优化目标，建立了该方法的数学模型，采用CPLEX软件对模型进行求解，通过多组随机算例的仿真实验验证了该模型在求解此类批量拆卸优化问题的有效性.实验结果表明，所提方法和模型能够求解该问题的最优拆卸数量和购买数量，确定每类零部件是否进行拆卸，同时满足每个零部件的外部需求；节点的入度/出度和共有部件所占的百分数对问题求解难度有一定的影响.     

基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究

不相关并行机调度问题是车间调度中的典型问题,而单件小批量生产模式导致频繁的作业切换和大量的作业切换时间,降低了设备利用率和生产效率。文中提出了基于成组技术的排序依赖作业切换时间的不相关并行机调度问题研究。根据工件加工所需资源的相似性进行工件聚类成组,满足机器约束条件确定所有工件组在各机器上的分配,以及确定同一台机器上的各工件组以及组内的排列顺序。以最小化总拖延时间为优化目标构建了数学模型,应用了遗传禁忌搜索(GATS)算法进行求解,针对不同规模的问题分别对比人工蜂群(ABC)算法和遗传模拟退火(GASA)算法进行案例研究。对比结果显示文中提出的算法具有较好的寻优能力。     

作业时间依赖资源分配决策的项目调度问题建模与算法

针对实际问题的需求,提出了作业时间依赖资源分配决策的项目调度问题.以最小化项目工期为目标,建立了作业时间与资源分配量呈函数关系的资源受限项目的调度模型,提出了基于1-opt及2-opt局部搜索的遗传算法以提高算法的求解质量,分析了2-opt局部搜索中的作业组合情形,归纳与证明了不同作业组合调整与问题目标之间的关联性质,在此基础上建立了选取有效作业组合的方法,以提高算法在局部搜索求解中的效率.数据实验结果表明,所提算法相较于现有算法,其求解的质量和速度均具有优越性.     

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。     

用GA算法解不同交货期窗口下的E/T调度问题

针对准时生产制下提前 /延迟 ( E/ T)费用的生产排序与调度问题 ,对不同交货期窗口下 E/ T指标的单机调度问题进行了分析 ,给出了在给定加工顺序条件下求解最优加工时间的动态规划算法。在此基础上 ,应用 GA( genetic al-gorithms)算法实现了求解。为提高算法优化性能 ,针对问题本身特性 ,分别从关键参数的选取 ;交叉操作的动态控制 ;变异操作的优化 3方面提出了相应改进策略。最后利用计算机仿真对算法性能进行研究 ,并得到一些经验性结论。仿真结果表明 ,该算法在优化性能和时间性能上均能满足工程上的要求。     

求解带缓冲区和机器可用性约束的非置换流水车间调度

为得到非置换流水车间更好的调度方案,考虑到缓冲区、机器可用性约束和序列相关换模时间,以最小化最大完工时间为目标,建立数学模型和析取图模型,构造了一种面向NPFS的列表启发式算法.算法通过允许列表和候选列表记录启发式过程信息,采用量子蚁群和SPT启发式规则搜索并选择析取边的可行移动方案,得到一个没有冲突的有向非循环图.通过正交试验法验证了算法关键参数,实例验证了算法求解和CPLEX的精确解相同.同时采用8组Demirkol测试问题,与MHD-ACS和ACO算法比较评估,验证了算法的有效性和鲁棒性.