改进人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,提出一种改进人工免疫算法的柔性作业车间调度方法.首先对当前柔性作业车间调度的研究现状进行分析,然后基于总加工时间最短构建数学模型,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,以避免出现局部最优解,最后采用标准算例集对算法的性能进行仿真测试.结果表明,相对于其他算法,改进人工免疫算法获得了较优的柔性作业车间调度方案,尤其在解决大规模问题时,优势更加显著.     

基于改进粒子群的柔性作业车间调度问题优化研究

主要针对柔性作业车间调度问题进行求解,利用改进粒子群算法作为求解方法,以最小化最大完工时间(C_max)作为该问题的求解目标.在算例的选取上,选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成,遗传算法具有较好的全局搜索能力,但搜索过程中收敛的精度不高,粒子群算法由于其寻优特性,在搜索过程中速度较快,但容易陷入局部最优,综合考虑两者的优缺点,将遗传算子引入粒子群算法中,采用交叉搜索的方式,调整惯性权重以及变异的方式使粒子进化,当粒子群进化到一定程度后,对部分粒子进行变异处理从而避免算法陷入局部最优解,同时可以提高粒子群算法的收敛精度.依据柔性作业车间调度问题的特点,在经过多次变换种群规模以及迭代次数后,求解出最适合柔性作业车间调度问题的最优解.     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。     

面向柔性作业车间调度问题的改进博弈粒子群算法

对柔性作业车间调度问题的研究可以令实际生产加工过程更加贴合当今人们对商品个性化和定制化方面的需求。在对柔性作业车间调度问题中的多个性能评价指标进行研究后,巧妙利用它们间的矛盾点,在自创的问题编、解码方案的基础之上,建立了博弈解集,并对传统粒子群算法的寻优机制进行改进,提出了改进博弈粒子群算法。运用该算法对一组标准问题调度算例进行求解, 验证了该算法良好的求解性能。同时,通过与其他粒子群算法结果和耗时等的比对显示该算法可以更有效地求解以最小化最大完工时间作为唯一优化目标的柔性作业车间调度问题。     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

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。     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构.介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题.提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析.以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性.     

改进的粒子群算法在车间作业调度中的应用研究

针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部极值点的缺点,通过分析原有粒子群算法的优化机理,提出一种基于惯性权重随粒子,进而使进化代数增加而非线性减小的改进粒子群算法,并将此改进的粒子群算法应用在车间作业调度问题中.通过大量仿真实验结果表明,该算法在求解车间作业调度问题上具有可行性和有效性.     

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.     

求解作业车间调度问题的粒子群优化算法

讨论了作业车间调度问题的数学表达模型,考虑将粒子群优化算法与差异演化算法的优点结合起来,提出求解作业车间调度问题的新的混合粒子群优化算法,对7个标准算例的仿真结果表明了算法的有效性和优越性.     

混合粒子群优化算法求解模糊柔性作业车间调度问题

针对实际工厂中不确定加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。用三角模糊数表示加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型。首先,在迭代过程中引入权重自适应调整策略,平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,对优秀粒子进行交叉操作以产生更优个体,引入模拟退火算法增强深度寻优能力。最后,将所提算法运用于5个实例中进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)和改进人工蜂群等6种算法就模糊最大完工时间的平均值、最优值和最差值3项指标作对比。结果显示,HPSO求得的3项指标均优于或等于其余算法。在有限的运算资源条件下,HPSO求得的模糊最大完工时间整体小于PSO。随着实例数据量的增大,HPSO依然具有很好的求解稳定性。HPSO在一定程度上能够改善PSO易陷入局部最优的问题,且更适合求解模糊柔性作业车间调度问题。     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

柔性流水作业排序问题的贪心算法求解

柔性流水作业排序问题是一类复杂的车间作业调度问题。针对通常情况下调度问题求解困难的问题,给出了求解柔性流水作业排序问题近似解的贪心算法,并对其性能进行了分析测试。结果表明,虽然该贪心算法求出的近似解与最优解相比有一定误差,但由于其时间复杂度较小,因此对求解车间作业调度问题仍有一定的现实意义。     

基于改进遗传算法的多目标柔性作业车间节能调度问题

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。     

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.     

基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度

针对传统的单车间调度优化不能满足分布式车间调度优化的需求,提出一种基于目标级联法和粒子群算法的层次化柔性分布式车间调度优化模型,其中的生产计划层负责零件的分配,车间调度层负责零件加工路线的规划.以2个柔性制造车间组成的调度优化问题为例,验证该调度模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型在将加工零件合理地分配到适当车间的同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决柔性分布式车间调度优化问题提供一种有效方法.     

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.