分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

基于混合离散人工蜂群算法的置换流水车间调度

针对以最小化最大完成时间为调度目标的置换流水车间调度问题,提出了混合离散人工蜂群算法.初始化种群采用NEH和随机方法.在算法的雇佣蜂阶段和侦查蜂阶段分别采用离散差分进化策略和变邻域搜索的变体产生邻域个体,为了兼顾算法的全局搜索和局部搜索能力,雇佣蜂阶段接受新个体采用模拟退火的概率突跳机制,而选择利用锦标赛方法,并对跟随的个体按一定概率进行局部搜索.此外,在侦查蜂阶段对锦标赛选择的个体执行破坏重建操作,用新产生的个体代替较差的个体.利用正交实验法调节算法参数,通过与其他算法的仿真实验结果比较,验证了算法的有效性.     

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。     

基于混合遗传算法的液压元件装配流水车间调度

文章以BY公司为背景,研究液压元件装配流水车间调度问题(hydraulic components assembly flowshop scheduling problem, HCAFSP)。通过分析两阶段装配流水车间调度(the two-stage assembly flowshop scheduling problem, TSAFSP)、液压元件生产工艺与车间设施,提出一种新的机器配置和在制品库存计算方法。考虑到该问题的NP难性与BY公司数字化车间升级带来的产能提升,设计一种遗传算法孤岛模型(genetic algorithm island model, IsLandGA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的混合算法(IsLandGA-PSO)。该算法采用圆锥拓扑,圆锥底为IsLandGA,提供全局快速搜索能力;顶点为每个子群的最优个体组成的PSO,提供精准局部搜索能力;利用优势互补和迁移优秀个体完成协同进化。通过多组实例仿真与算法对比,表明该算法求解较大规模HCAFSP问题的有效性和先进性。     

分布式装配阻塞流水车间调度算法研究

针对以装配完成时间为优化目标的分布式装配阻塞流水车间调度问题(DABFSP),提出一种协同帝王蝶优化(CMBO)算法．在算法的初始化阶段,CMBO有效利用分布式装配阻塞流水车间调度问题的特征,采用构造式的方法产生可行调度序列,并作为算法的初始解;在迭代过程中,CMBO利用两种协同的离散化算子更新种群;在局部搜索阶段,CMBO利用最优解的邻域信息进一步提升解的精度与质量．在以不同工件数、机器数、工厂数和产品数为组合的900个问题实例中,测试和比较了CMBO算法及其他先进对比算法的性能．实验结果及统计学分析表明：CMBO算法在求解分布式装配阻塞流水车间调度问题时优于其他两种对比算法．     

基于混合并行混沌优化算法的铸造生产线两阶段协同调度

高效的生产调度策略是铸造企业提高生产效率、降低生产成本的重要手段.目前,铸造生产优化调度的相关研究通常是针对熔炼浇铸加工与机加工两阶段分别进行的,制约了铸造生产线全流程优化调度的效果.针对铸造生产线生产过程当中熔炼浇铸加工与机加工协同调度问题,建立了以最小化总完工时间为目标的铸造生产线全流程优化调度模型.为了有效地解决该调度模型,提出一种混合并行混沌优化算法(HPCOA).HPCOA中设计了并行混沌搜索用于高效的全局搜索,并引入基于关键路径的变邻域搜索用于增强算法的局部搜索能力.通过在实际案例的对比试验,证明了HPCOA算法的有效性.     

置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法.在该算法中,定义粒子的位置为作业的置换,粒子的速度为置换中作业的交换,根据离散量运算的特点,对粒子的运动规则进行了重新定义.采用变邻域搜索算子和逆序算子来保持粒子群的多样性和提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡.在Taillard测试问题集上对算法性能进行了仿真实验,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

混合流水车间调度问题的两阶段启发式算法

针对以最小化makespan为目标的混合流水车间调度问题,提出了一种两阶段启发式算法。在算法设计中,借鉴求解常规流水车间调度问题的经验,定义了一种相邻交换的邻域结构。算法的第一阶段利用基于排列排序的Nawaz-Enscore-Ham(NEH)算法求得一个较好的初始解,第二阶段通过邻域搜索来提高解的质量。基于benchmark算例的仿真实验结果表明该算法的有效性,与NEH相比,77个算例的平均偏差降低了2.004%,且其运行时间不超过0.031 s。     

基于改进候鸟迁徙优化的多目标批量流混合流水车间调度

针对2+1+1型混合流水车间,研究了多目标不相等批量流混合流水车间调度问题,提出一种基于变邻域搜索的自适应候鸟迁徙优化(AMBO)算法,实现了最小化完工时间与最小平均在制品数量的多目标优化.相比原始候鸟迁徙算法,AMBO算法引入变邻域搜索策略,实现每个算子的权重随迭代次数自适应调整,并提出了时间窗算子,以提升交换算子搜...     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

最佳觅食算法求解多目标混合流水车间调度问题

针对生产车间中需要同时考虑减少生产时间、确保加工质量以及通过减少能耗而降低生产费用的需求,建立以完工时间、空闲时间、加工质量和机器能耗为目标的多目标混合流水车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的最佳觅食算法.为有效求解此问题,提出基于Largest Order Value规则的双层整数编码方式,在机器层编码部分采用权重法来计算机器的选择概率.针对多目标优化,提出直觉模糊集相似度的解比较策略,采用直觉模糊集相似度的大小衡量Pareto解与理想解的相似程度,判断Pareto解的优劣.通过测试实例和实际案例,验证本算法求解多目标混合流水车间调度问题的有效性和可行性.     

基于反馈控制的车用空调装配车间动态调度方法

为了有效解决不确定性环境下车用空调装配车间动态调度问题,通过分析固有不确定性、离散不确定性、外部环境不确定性等影响因素,制订了基于双反馈控制的信息反馈机制,在此基础上提出了一种车用空调装配车间动态调度方法,并综合考虑可重入约束、设备能力约束、时间离散化约束等,建立了以提前或延期惩罚、完工时间、加工成本和质量损失为优化目标的车用空调装配车间多目标调度模型。针对模型特点设计了分段染色体编码方式、交叉算子和变异算子,防止遗传操作过程中非法解的产生,提高了求解效率。最后以实际应用案例验证了方法的有效性与实用性。     

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．     

基于离散型鲸鱼优化算法的AGV与机器集成调度方法

针对制造系统中考虑路径冲突的AGV(automated guided vehicles)与机器集成调度问题,提出一种基于时间窗和Dijkstra算法的离散型鲸鱼优化算法。首先,以最小化最大完工时间为目标,建立AGV与机器集成调度的数学模型,并采用一种三段式编码实现AGV和机器的集成编码,建立连续空间与离散空间之间的映射关系;然后,为了保证初始种群的质量和多样性,设计一种结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR(global, local, random)种群初始化方法;运用Levy飞行算子和阈值重启操作进一步提高算法的全局搜索能力;最后,为了提高算法的局部搜索能力,引入结合问题特点的变邻域搜索算法。标准算例仿真实验和柔性仿真实验证明了该算法解决AGV和机器集成调度问题的可行性和优越性。     

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.     

基于遗传算法的批调度问题

对把独立的、可同时达到的工件组批，并同时在单机上确定批内序和批间序的批调度问题进行了研究。给出了问题的数学模型，并构造了一个有效的遗传算法。实验结果表明是有效的。     

供应链下Flow Shop调度问题的多目标混合算法研究

针对供应链环境下一类多目标Flow Shop调度问题,构建了相关模型并提出一种新的基于PSO、SOM和VNS的混合算法.该算法运用新的思想和多种优化策略,可在单个解的质量、解分布的均匀与分布的广度3个指标上同时达到远优于原算法的效果.仿真实验显示,该算法对求解该类调度问题十分有效.     

基于差分进化算法的FMS中机器与AGV同时调度方法

针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。