应用改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题

炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题. 提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题. 改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线. 经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强. 通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的.     

基于遗传算法的多目标生产车间调度研究

针对生产调度多目标动态复杂性,提出了一种基于AOE图寻找关键路径的改进遗传算法。采用基于工件和机器相结合的编码方法,根据多目标要求,设计了相应的交叉遗传算子。实验结果表明,改进的遗传算法符合车间实际应用情况,对解决多目标动态车间调度问题有实际的应用意义。     

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.     

通过卡车调度实现露天矿矿石质量控制

矿石质量控制是露天矿生产的一个重要方面,是露天矿提高经济效益的有效途径.本文讨论了通过计算机控制卡车调度来实现露天矿矿石质量控制的方法,建立了实现矿石质量控制的调度模型,包括剥采计划的质量控制模型,多目标综合优化的车流规划模型,实时调度控制模型等,并以实际矿山为例,进行了应用研究分析.     

预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化

为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明：改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本.     

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。     

一种面向绿色制造的多目标车间调度方法

提出了一种新的面向绿色制造的多目标车间调度方法,通过将调度目标分解为竞争性指标和可持续性指标,分别建立了竞争性指标的调度模型和可持续性指标的评价模型,并基于改进的遗传算法求解出多组满足竞争性指标的Pareto最优解;然后从这些解中模糊优选出可持续性指标值最好的协调解,即为所求的绿色调度方案。实例研究表明,该方法在保证生产效益的前提下,能够使制造过程的资源消耗和环境影响最小,有效地解决了绿色制造中的多目标调度优化问题。     

基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

多维0/1背包与遗传算法的网格调度研究

首先分析了网格调度的代价和成本,设计出一个将多目标、多约束的网格任务转换成单目标、单任务的0/1背包的网格调度模型.提出使用多维0/1背包与改进的二重结构编码的遗传算法的方法来求解网格最优调度,并通过编程实现其算法,经实验验证该算法优于基本的遗传算法.     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

地下金属矿山采掘作业计划优化模型

为了实现地下金属矿山采掘作业计划编制的实时准确与科学有效性,针对矿山作业地点分散、生产组织复杂、矿石质量难以控制等特征,构建了基于0-1整数规划的作业计划优化模型.通过分析开采技术经济指标及空间逻辑关系,以最小品位偏差为目标,将产量均衡、出矿能力以及品位高低结合开采等转化为约束条件,考虑各采场作业工序、回采顺序、生产能力以及其他生产要素等,运用计算机技术和整数规划方法,得出地下矿山采掘作业计划最优方案.以国内某大型金矿为案例进行了模型的有效性验证,解算出矿山最优的采掘作业计划,并得出作业计划甘特图.结果表明,模型能够指导完成生产作业任务,且满足作业计划连续性和均衡性要求.     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

基于混合整数规划法的自然崩落法放矿计划优化

放矿计划是自然崩落法矿山生产过程中最重要的环节.针对传统手工编制放矿计划随意性大及出矿品位不均衡,在对其进行科学系统的分析基础上,本文运用混合整数规划法解决自然崩落法放矿计划优化问题.以计划期内与目标品位偏差最小为目标函数,综合考虑矿量、品位、放矿速率、崩落指数、排产指数等约束条件,构建放矿计划优化的混合整数规划模型,并在MATLAB环境下用YALMIP编写模型语言调用CPLEX求解器进行求解,使品位波动降低18％,进而得到最优短期放矿计划方案.经实例验证,此方法科学可行,对充分发挥自然崩落法的优越性和提高矿产资源的回收率具有重要的理论和现实意义.     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.