基于混合元胞遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间最小、机器最大负荷最小、总机器负荷最小为优化目标的多目标优化模型.引入多色集合理论,建立了柔性车间调度问题的多色集合约束模型,提出了基于多色集合约束模型的元胞遗传算法(apolychromatic collection based cellular genetic algorithm,PCGA),以解决遗传算法在求解柔性车间调度问题时表现出的早熟和收敛性不足等问题.用改进的元胞遗传算法求解柔性车间调度的多目标优化算例,并与其它遗传算法进行比较,实验结果表明,基于多色集合的改进元胞遗传算法在求解此问题时更为高效.     

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.     

基于目标级联法的作业车间调度的研究

作业车间调度是一种典型的组合优化问题，大规模的调度优化是该类问题的难点。本文针对求解大规模的车间调度问题的需要，基于层次性优化的目标级联法，建立一种带层次性的车间调度模型，并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例，验证所建立的车间调度模型。研究表明，基于目标级联法的车间调度模型为大规模车间分层调度问题解决提供一种有效方法，而且能根据加工时间和工件数量动态合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径。     

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.     

集成式工艺规划与车间调度问题研究现状及发展

集成式工艺规划与车间调度(IPPS)问题的研究对于制造系统整体性能的提高具有重要意义,综述与分析了近年来IPPS问题研究的发展现状.概述了IPPS的3种主要建模方法,分析了特定生产环境下工艺规划与车间调度进行集成的特殊性.从单目标优化与多目标优化两方面综述了IPPS求解方法的研究概况,分析了多目标IPPS求解方法研究中存在的问题.总结了不确定扰动下的IPPS问题及面向绿色制造的IPPS问题研究现状,分析了2种情况下IPPS模型构建和求解方法设计上带来的新问题.基于上述综述分析,展望了未来开展集成式工艺规划与车间调度问题研究的一些方向.     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

基于同贝同步装卸的岸桥与集卡联合调度优化模型

为解决岸桥同贝同步装卸时多环节作业协调问题,加速集装箱在码头内部的周转,研究基于岸桥同贝同步装卸作业的岸桥与集卡联合调度问题.以船舶装卸完工时间最短为目标,建立岸桥与集卡联合调度优化模型,优化岸桥与集卡的任务分配及作业序列.岸桥同贝同步装卸增加了集卡作业环节,不同于传统作业时多阶段混合流水车间问题,其模型更加复杂,求解更加困难.针对大规模问题,设计了启发式算法进行求解,并将求解结果与下界值进行对比分析.结果表明,该启发式算法能有效提高岸桥与集卡联合调度模型的求解速度,有助于提高岸桥同贝同步装卸作业效率,为码头实际作业提供依据.     

作业车间批量调度策略研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一,在实际生产中具有广泛应用。调度的目的是使完工时间最小化。本文针对实际的具有批量调度问题,分析并比较了几种调度策略。采用遗传算法进行求解,针对作业车间调度问题使用了一种单亲移位算子进行交叉和变异以避免不可行解的产生。最后给出了这些调度策略的仿真实例,结果表明,使用不同的调度策略将得到不同的优化结果,为实际的生产提供一定的指导作用。     

基于和声搜索算法的RGV动态调度优化模型

以2018全国大学生数学建模竞赛B题为例,针对RGV车间调度的具体案例,采用和声搜索算法和遗传算法,建立了RGV动态调度模型,解决车间CNC最优排布问题和RGV最短路径问题,得到了一个班次的RGV动态调度策略,以优化工业生产的实际过程.并代入3组系统作业参数,验证了模型的实用性和算法的有效性.     

求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

基于启发规则的双向冲压生产线调度研究

根据冲压车间生产的无等待并行流水作业的特点,提出了一种基于启发式规则的双向冲压生产线的调度模型.在该模型中,建立在满足工序约束、机器约束、无等待约束等约束条件下的优化模型,提出了冲压作业的重复、折回和前行等排程规则,解决在冲压作业调度中的机器占用冲突问题,保证得到可行的调度解.并设计嵌入启发式规则的混合遗传算法来进行求解.最后通过一个例子对调度模型和求解算法进行了验证.     

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。     

基于目标级联法的作业车间调度

为求解大规模的车间调度问题,基于层次性优化的目标级联法,建立一种带层次性的车间调度模型,并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例,验证所建立的车间调度模型的有效性.实验结果表明,该车间调度模型不仅能解决大规模车间的分层调度问题,而且能根据加工时间和工件数量动态、合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径.     

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FJSP的改进元胞粒子群算法

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.     

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。     

运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。