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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。 相似文献
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在实际生产中,加工成本愈发成为企业关注的重要因素。对以最小化加工成本与完工时间为目标的柔性车间调度问题进行了研究。首先,根据实际约束构建调度模型,提出改进遗传算法对模型进行求解,引入质量基因段来增强对染色体适应度值的评价,加速淘汰质量差的个体。其次,为了优化求解质量,提出了基于整体负荷最小与局部负荷最小的种群初始化方法,并设计了精确变异机制来维持种群多样性。最后,用标准算例进行测试,相比于其他改进遗传算法,求解速度得到提高,求解质量也得到了提升,验证了此改进遗传算法的有效性。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性. 相似文献
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《三峡大学学报(自然科学版)》2017,(3)
以企业的实际需求为依据,建立了柔性作业车间调度问题的数学模型;针对其特点,提出一种混合元胞粒子群优化算法,通过双层编码,将工件的加工顺序与加工机器位置信息数值化表示;引入遗传算法中的交叉、变异操作,改进了粒子位置更新方法;融入变邻域算法,改善算法局部搜索能力.通过仿真实验,结果表明:算法在求解能力方面有所提升,能够有效地求解柔性作业车间调度问题. 相似文献
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文章针对数字化车间内部的仓配一体化问题,以装配生产线的物料需求时间和数量为拉动因素,考虑物料配送效率和立库运行效率,将仓配问题分为2个层次,首先通过生产排程确定时间窗,以配送效率最大化为目标构建物料配送路径规划模型,然后构建货位分配多目标优化模型.采用两阶段的遗传算法进行求解,提出基于多色集合约束的遗传算法(polyc... 相似文献
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为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明:改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本. 相似文献
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《南京理工大学学报(自然科学版)》2017,(4)
为降低柔性作业车间调度中的能耗,在分析柔性作业车间调度问题研究现状和不足的基础上,以完工时间、机器能耗和工人操作机器的舒适度作为柔性作业车间调度问题的多目标函数。利用改进遗传算法对其进行优化研究。算法中采用权重法对种群进行初始化处理以获得较好的解;采用快速解码获得需要的总适应度值;利用改进的交叉及变异操作,避免非法解的产生;利用精英保留策略保留优秀基因,提高求解效率和求解质量。通过对具体案例仿真验证算法的有效性。 相似文献
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工步排序问题的约束模型及其遗传算法的求解 总被引:2,自引:0,他引:2
针对加工中心上的工步排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,基于多色集合理论建立了问题的约束模型.在约束模型中,使用多色集合理论中的围道布尔矩阵,直观、全面地描述了问题的条件约束,并方便了计算机编程.在模型约束下,采用遗传算法求解,并详细描述了编码、交叉和变异等操作过程.由于引入了约束模型,问题的所有解都被控制在有效解范围内,因此缩小了搜索空间,保证了得出的解都是有效解,并且能提高收敛到最优解的速度.实例证明,在模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上的工步排序问题,排序结果满足条件约束要求且接近最优. 相似文献
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为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。 相似文献
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为了快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间、机器负载和能耗为优化目标的多目标柔性作业车间动态调度模型.针对上述模型,采用适用于动态调度的动态交互层(DIL),在此基础上设计了多目标粒子群遗传算法(MOPSGA).采用精英基因序列化策略和基因池选拔策略增加帕累托非支配解集个数和... 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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为了降低新能源并网对电力系统影响,本文中提出了考虑源、荷不确定性的风光水火储多能互补系统调度方法。首先基于模糊机会约束法处理风电、光伏出力及负荷预测值的不确定性;然后建立了源荷相关度数学模型,以衡量联合发电系统出力与负荷的匹配程度;然后构建了多能互补系统双层优化调度模型,其中上层以源荷相关度最大为目标函数,下层以系统运行成本最小为目标函数;最后提出了改进的遗传算法求解双层调度模型。基于算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,为互补发电系统提供可靠的调度方案。 相似文献
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针对产品实际生产加工工序存在互换性与交叉性的特点,以及柔性生产作业车间调度问题,文章构建了一种面向产品加工工艺柔性的生产作业调度问题模型,应用工序位置集与后续工序约束集设计了该模型的求解方法;在此基础上提出了基于柔性工序和机器选择的两段编码方式,并随机构建了初始种群,采用分步交叉的改进遗传算法设计了相应的交叉、变异等策略,防止操作过程中不可行解的产生。通过仿真实例,证明了模型和算法的实用性和有效性。 相似文献
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针对卷铁芯变压器网络化制造车间的调度问题,给出了调度系统的整体框架,将这个网络化制造系统分为两层调度体系.上层调度体系负责各车间生产任务的部署,下层车间级的调度为各具体生产环节的执行.以剪裁车间的生产加工为例,提出了一种基于改进遗传算法的调度模型,在基于作业的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法,并据此设计了相应的交叉变异操作,兼顾了生产成本和生产时间两个目标,有效地解决了多目标优化问题. 相似文献
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《广西大学学报(自然科学版)》2017,(2)
针对独立微电网的动态优化调度问题,以微电网系统运行约束、可控微源出力特性约束及蓄电池运行约束作为微电网优化模型的约束条件,考虑蓄电池充放电转换次数约束,建立以独立微电网运行经济成本与环境成本为综合优化目标的动态优化调度模型;然后,采用一种基于Tent混沌映射技术与NDX交叉策略的改进遗传算法求解该模型;最后,通过仿真算例验证模型的合理性。结果表明,优化调度模型中供热/电可靠性水平与综合成本间呈近似线性关系,合理限制蓄电池充放电转换次数有利于降低综合成本。与其他算法的对比结果表明,改进遗传算法在求解该类复杂的多约束优化问题时收敛效果良好。 相似文献
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提出了一种新的面向绿色制造的多目标车间调度方法,通过将调度目标分解为竞争性指标和可持续性指标,分别建立了竞争性指标的调度模型和可持续性指标的评价模型,并基于改进的遗传算法求解出多组满足竞争性指标的Pareto最优解;然后从这些解中模糊优选出可持续性指标值最好的协调解,即为所求的绿色调度方案。实例研究表明,该方法在保证生产效益的前提下,能够使制造过程的资源消耗和环境影响最小,有效地解决了绿色制造中的多目标调度优化问题。 相似文献