基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.     

代理辅助遗传规划调度规则中的特征选择

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则．利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效率,实验结果证明了该算法的有效性和高效性．此外,还分析了不同车间场景对特征选择结果的影响,结果表明针对特定调度问题环境,基于超启发式遗传规划的特征选择算法是可行且有效的．     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

改进人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,提出一种改进人工免疫算法的柔性作业车间调度方法.首先对当前柔性作业车间调度的研究现状进行分析,然后基于总加工时间最短构建数学模型,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,以避免出现局部最优解,最后采用标准算例集对算法的性能进行仿真测试.结果表明,相对于其他算法,改进人工免疫算法获得了较优的柔性作业车间调度方案,尤其在解决大规模问题时,优势更加显著.     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

量子进化算法在柔性作业车间调度问题中的应用

针对柔性作业车间调度完工时间最小化问题,提出了一种基于量子计算的量子进化算法。根据柔性作业车间调度问题的特点,设计出基于工序编码和基于机器编码的量子编码及解码方法。引入动态旋转角策略和跳跃基因算子,并通过实例验证了算法的有效性。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

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。     

车间作业调度问题中调度规则算法的设计方法研究进展

 调度规则是解决实际生产中的动态车间作业调度问题的有效方法,但它的效率取决于系统特征、加工条件参数和调度目标,因此没有一个规则在所有的调度环境下都比其他规则要好。综述了调度规则的发展、分类及特点,并对调度规则的设计方法进行总结。介绍了调度规则的设计方法,包括早期使用的手工方法和表现较好的智能方法,给出进化算法、遗传规划和数据挖掘方法,并分析比较了其优缺点。针对调度规则设计方法存在的不足,指出了未来的研究方向。     

A Dynamic Job Shop Scheduling Method Based on Lagrangian Relaxation

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｕｅｓｉｎｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ．Ｓｉｎｃｅｍｏｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ...     

车间作业计划与工艺设计集成研究

针对多品种小批量的单件生产车间，提出基于黑板结构的车间作业计划与工艺设计集成的结构框架，此集成系统分为六大模块．同时对设备环境建模、多工艺方案决策以及基于动态设备环境和多工艺方案的车间作业计划方法等关键技术进行了探讨．它有机地结合了工艺设计与车间作业计划两个单元技术，可提高车间作业计划和生产控制的柔性     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

JSSP基本约束特点分析及调度算法

车间作业调度问题(JSSP)具有两类基本约束,即工件工艺路径约束和资源(机台)独占性约束;如何解决"死锁"是以工件加工次序为决策变量的JSSP调度算法需要研究的重要问题之一。该文研究了JSSP基本约束的特点,在此基础上,提出了一种基于操作顺序的可行解生成方法,以及基于此方法的遗传算法(GA),并进行了数值计算;针对不同实例,该GA可以稳定地得到满意解,并具有较好的动态性能。该文所提出的方法易于实现,运算量小,与其他搜索算法结合后,可用于求解许多更一般的JSSP。     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.