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。     

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．     

耦合约束柔性作业车间调度优化研究

为扩展工艺约束的存在形式,对耦合约束柔性作业车间调度模型构建与调度优化算法设计进行探讨。在沿用链式约束调度的形式化与图形化描述构建耦合约束模型的基础上,对耦合约束邻域结构进行设计,选取禁忌搜索算法为设计框架,围绕算法执行步骤进行设计,并采用耦合约束案例与Brandimarte测试数据验证调度优化算法的适用性与优化性。耦合约束模型构建与调度算法的探讨为多部件系统作业的调度优化提供解决方案,也为调度相关邻域的深入研究拓宽思路。     

柔性作业车间调度的精确邻域结构混合进化算法

为解决现有基于关键路径的邻域搜索存在无效移动多、盲目性大以及仅优化单一目标的问题,设计了更加明确精准有效的邻域结构,包括同机器移动和跨机器移动两步操作;在此基础上,给出相应的关键工序精确移动条件,并将其从优化最大完工时间推广到多目标优化;为兼顾算法局部搜索和全局搜索,将其与进化算法进行混合,实现局部与全局的优势互补,并给出相应的混合算法框架;最后,通过两个国际通用的案例集进行测试,并将测试结果与成熟的算法进行对比,验证了所设计算法的有效性和高效性。     

求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法

讨论了如何将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构,使之更适合求解流水车间问题,设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法的框架,并通过计算机模拟验证其有效性。     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

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。     

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.     

面向作业车间调度问题的改进型蝙蝠算法

针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP),提出了一种改进型蝙蝠算法(Improved bat algorithm,IBA)以优化车间内工件的最大完工时间.根据作业车间调度问题的特点以及基本蝙蝠算法的搜索机制,首先对个体位置向量进行了设计,实现了蝙蝠算法中离散问题的连续编码;然后分别采用GT算法和随机生成两种方法对算法种群进行初始化,以提高初始解的质量.此外,采用三种邻域结构,并在此基础上设计了变邻域搜索策略作用于最优个体,以避免算法出现早熟收敛,提高IBA算法的性能.最后,针对JSP问题的基准算例进行了大量的仿真实验,计算结果验证了本文所提出的IBA算法的可行性和有效性.     

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

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。     

基于禁忌搜索的柔性作业车间分批调度

针对柔性作业车间的分批调度问题,提出了一种基于禁忌搜索算法的柔性分批调度算法.首先进行批次初始划分;然后利用禁忌搜索算法优化批次加工路线和子批加工顺序;最后在零件子批数不变的前提下,利用批量变化局部搜索进行批量分割的优化,实现了最小化完工时间和机床负荷的调度目标.实例分析结果证明了柔性分批调度算法的可行性、高效性和适用性.
     

多目标模糊柔性作业车间调度问题优化

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。     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

基于混合遗传禁忌的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种结合遗传算法和禁忌算法求解FJSP的调度算法。首先,定义了FJSP问题模型,然后提出采用改进的遗传算法对其进行求解,采用双链进行染色体编码和NEH方法获得初始解,并提出了自适应的选择策略、混合交叉策略和复合变异策略以实现个体保优和更新,当遗传算法陷入局部最优解时,采用禁忌算法跳出局部最优,以实现全局最优解的获取。仿真实验证明文中的方法能有效地解决FJSP问题,获得全局最优解,且与其他方法相比,文中方法具有收敛速度快和求解效率高的优势。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题的特点,以产品的加工周期最短为目标,提出了一种改进的遗传算法,采用双子串的方式来进行编码,并且基于此给出了独特的交叉和变异法则。同时通过具体的实例仿真分析说明该算法的有效性。     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。     

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.