考虑调整时间的作业车间调度与预防性维修集成方法

为了解决作业车间调度理论研究中两种常见但却不符合生产实际的理想假设所带来的问题,提出了一种考虑调整时间的作业车间调度与预防性维修集成方法。首先利用遗传算法得到单独考虑调整时间时的最优初始调度方案,然后依据初始调度方案中各机器的任务分配情况以及该机器的故障概率分布自适应确定其预防性维修方案,同时依据插入的预防性维修时间间隔采用右移策略对初始调度方案进行调整,最终得到优化的作业车间调度与预防性维修集成方案。通过对经典调度基准实例进行扩展来构造测试实例,进而验证所提方法的有效性。实验结果表明:单独考虑调整时间不仅能够提高车间调度性能,还能够使得依据机器的运行时间和故障概率分布得到的预防性维修方案更加合理,从而达到提高生产效率并降低预防性维修成本的目的,对于实际生产具有一定的指导意义。     

含运输时间的柔性作业车间调度问题研究

在工厂实际生产中,零件加工的运输时间占整个加工时间的比例是很大的,这个时间在生产调度时不可忽略。为了更合理的研究柔性作业车间调度问题,将运输时间考虑进调度模型之中,并在经典遗传算法的基础上进行改进,设计了一种新的启发式规则算法,嵌入在遗传算法中,用于该问题的求解。通过计算结果的比较,证明此调度模型更符合实际生产情况。改进后的算法能够得出解的效率更高。     

改进混合蛙跳算法求解考虑运输时间的柔性作业车间调度问题

【目的】考虑到工件在机器间的转移,对具有运输时间的柔性作业车间调度问题进行研究。【方法】建立以最小化最大完工时间为目标的数学模型,并设计一种改进的混合蛙跳算法(Improved shuffled frog leaping algorithm,ISFLA)。在该算法中,从全局和局部的角度产生高质量的初始种群,考虑运输时间的贪婪插入解码能够合理地安排工件在机器上的加工顺序。批处理的模因组搜索方法能够充分利用模因组内其他个体信息,扰动策略可以防止算法陷入局部最优。此外,基于关键路径设计两种局部搜索策略以进一步提升解的质量。【结果】通过21组不同规模的算例进行测试,测试结果证明了ISFLA的有效性。【结论】ISFLA能够有效解决考虑运输时间的柔性作业车间调度问题。     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

基于遗传算法的路径柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题中加工路径的多样性,以最长完工时间最短化为优化目标建立调度模型,采用遗传算法进行模型求解。提出一种基于工序与机器编码相融合的二维矩阵编码方法。在遗传进化过程中,通过附加方法产生新个体以扩展搜索范围,对交叉和变异算子进行了分析。通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题，提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子，设计了一种自适应遗传算法．该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数，并根据种群特征不断修正种群．经典的调度基准问题测试表明：自适应措施能够有效保持种群的多样性，可以采用非常小的种群规模；最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间，大大提高了搜索效率．     

改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题（job shop-scheduling problem, JSP）。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法（improved arithmetic optimization algorithm, IAOA）对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。     

求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

退化工件2台机器异序车间作业排序问题

：文章讨论退化工件2台机器异序车间作业排序问题。在异序车间作业环境中,每个工件由一些工序组成,工序的个数未必与机器数相同。此外,每个工件有各自的工序加工顺序。工件可能多次在某些机器上加工,也可能根本不在某些机器上加工。假设工件的实际加工时间是其开始时间的比例函数,目标函数是极小化最大完工时间。首先证明了具有任意工序的问题是强意义下NP-难的;然后对每个工件最多只有2个工序的问题给出了多项式算法;最后证明了只有2个工序具有准备时间或截止工期的问题是普通意义NP-难的。     

双资源作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了双资源作业车间的调度优化问题,提出了一种将归约法与遗传算法和分派规则相结合的调度算法,该算法将机床和工人合理地分配给加工任务(工序),使评价指标获得最优.通过与国外学者的算法进行比较,本算法在相同生产周期的情况下,能够获得平均流动时间较少的调度结果.本算法采用的遗传编码不含工人和机床设备的信息,使得染色体的交叉和变异容易操作,节省了计算时间.最后还就工人/机床设备的比率对作业车间加工性能的影响进行了分析并给出分析结果.     

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性，提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法．该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的，在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间，提高算法优度的解决方案．该算法找到了所测试的21个标准算例中18个算例的精确最优解，而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过2s。     

An Tentative Taboo Search Algorithm for Job Shop Scheduling

0 IntroductionThmeo juosb sschhoepduslcinhged uplrionbgl epmrosbl wehmic(hJS aSrPe) oifs oconem obfi ntahteorfiaa-lopti mization and which have proved to be NP-hard[1]. ForJSSP, Many heuristic procedures has been developed,such asprocedures based on dispatching rules for choosing the nextjobto be“dispatched”,Shifting Bottleneck Procedures basedon repeatedly opti mizing the sequence on each individual ma-chine[2],local search procedures which use neighborhood de-fined by reversing some s…     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

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。     

基于Petri网和PSO算法的动态分类车间调度

以带有约束条件的Petri网为动态车间调度问题建模,同时提出一种针对动态车间调度问题的编码粒子群算法,对调度序列进行优化．对算法进行了仿真研究,研究结果表明该算法是可行、有效的．     

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。     

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。