基于遗传模拟退火算法的自动化制造单元周期调度

鉴于有时间窗约束的单机器人单度自动化制造单元周期调度问题的可行解极少且难以找到最优解,提出一种带有不可行解修复机制的遗传模拟退火算法,以提高解的搜索效率。采用基于跨周期决策的先后次序约束修复、联动修复等机制,对不可行解进行修复,提升其逼近可行解的概率;结合遗传算法的多点初始和模拟退火的靶向搜索能力,强力筛查可能存在的可行解;根据模拟退火的降温速度,利用Metropolis准则以逐渐变小的概率接受交叉和变异后产生的劣解,促进种群跳出局部最优。实验证明所提出的算法在保证解的质量的前提下,计算时间更短,求解效率更高,可较好地满足自动化制造单元的周期调度要求。     

基于改进遗传算法的网格资源调度研究

网格资源调度问题是一个NP问题,遗传算法可以有效地解决这类问题。针对基本遗传算法收敛速度慢的不足,提出了一种改进的遗传算法。该算法采用资源与任务一一对应实数编码方法,更好地适应了任务调度问题的特点。实验数据证明,改进后的遗传算法即具有全局搜索能力,又具有较快的收敛速度及较好的性能。该实验达到了以实现网格任务调度的最优跨度为目标的实验目的。     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

基于遗传算法的网络化制造车间调度

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.     

基于多代理的单元调度技术研究

针对多阶段的序列任务,提出了基于多代理调度的制造单元模型,以加工成本为主要目标,兼顾任务拖期和设备负荷平衡影响,建立了制遗单元调度问题的数学优化模型,以遗传算法作为组合优选的策略,追求整个单元任务的较优调度效果,详细地阐述了制遣单元调度问题的解决过程,并以甘特图的方式给出了计算结果,表明了模型及算法的正确性和有效性。     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

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。     

混合流水车间调度模型及其遗传算法

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析.     

多品种装配顺序的一种改进遗传算法

多品种装配顺序的安排问题属于旅行商问题（TSP）,具有NP计算复杂性,针对该问题,以工艺辅助时间需求为优化目标,对遗传算法的边重组交叉算子（ER）作了改进．将基因的邻接关系分为左邻接关系和右邻接关系,通过抛弃基因的左邻接关系,将ER改进为右边重组算子（R—ER）,仿真表明改进后的遗传算法寻优能力更强、收敛性更佳．     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。     

基于改进型免疫遗传算法对网格中独立任务调度问题的研究

在研究现有任务调度算法的基础上,借鉴生物免疫系统原理中抗体多样性产生及保持机理,定义了基于抗体的矢量距离、亲合力及浓度相关的选择概率,这样可以在进化过程中保留优秀个体,同时抑制抗体群陷于同一极值而停止进化的早熟现象;另一方面,提出父子竞争(PCC)交叉算子和基于浓度调节机制的变异概率,提高抗体群进化速度的同时保留优秀抗体.仿真实验结果表明,算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务调度.     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．