一种基于混合遗传算法的车间生产调度的研究

车间生产调度问题(Job-shop scheduling problem,JSSP)属于NP完全问题,现在多使用现代优化算法来解决此类问题.本文将模拟退火算法、禁忌搜索算法的思想融入到遗传算法中,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,形成了一种适用于解决车间调度方面问题的新的混合遗传算法.三种算法取长补短,使得遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点得以改善.同时运用这种混合遗传算法对经典车间调度问题进行了仿真.     

基于混合遗传算法的车间调度问题的研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一，也是计算机集成制造系统中的一个关键环节，在实际生产中具有广泛应用。为此，提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性。通过实验验证了基于GASA混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，改进了收敛性能。     

一种基于改进遗传算法的车间调度问题研究

作业车间调度是一类求解较困难的组合优化问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题结合模拟退火算法局部最优时能概率性跳出的特性,该特性最终使算法能够趋于全局最优。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了一种基于遗传和模拟退火的混合算法,该算法将模拟退火算法赋予搜索过程一种时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性。同时。通过选取Brandimarte基准问题和经典的Benchmarks基准问题进行分析,并应用实例对该算法进行了仿真研究。该结果表明,通过模拟退火算法与遗产算法相集合,可以使计算的收敛精度明显提高,是行之有效的,与传统的算法相比较,有较明显的优越性。     

基于改进混合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,提出了一种将模拟退火算法和莱维(Levy)飞行扰动策略引入传统遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的改进混合遗传算法。基于传统遗传算法,增加了自适应交叉概率和变异概率,生成初始种群后,对优秀个体进行保护,对性能较差的个体进行模拟退火和Levy飞行操作,克服了传统遗传算法的“早熟”和易陷入局部最优解的问题。通过仿真对比实验的测试,证明了该算法的有效性和优越性。     

基于混合遗传算法的柔性作业车间调度研究

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出一种混合遗传算法(蚁群-遗传算法)。在分层法的基础上,首先采用蚁群算法解决工艺路线选择问题,再通过遗传算法解决传统的作业车间调度问题。在混合遗传算法求解过程中,不断地在前期优化中获取调度知识,用于指导后期的优化过程。通过标准案例测试,验证了混合遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性。     

基于混合遗传算法的混流混合车间协同调度问题

为解决一类具有多品种混流生产特征和作业车间与流水车间集成的混流混合车间协同调度问题,给出了以在制品成本最小为目标的混流混合车间调度问题模型;采用零件加工、部件装配、产品总装的三段协同编码方法,给出了一种集成模拟退火算法的混合遗传算法,并在模拟退火算法中引入变温度参数来平衡算法效率。最后,通过某冰箱混流装配企业典型实例验证了模型和算法的有效性。     

求解Job-shop调度问题的混合遗传算法

分析了单件生产车间调度问题,提出了适合Job-shop调度的算法-混合遗传算法.通过分析几种求解该问题的典型混合遗传算法,说明了混合遗传算法是求解该问题的可行且有效的方法,并且在具体的环境下有一定的优越性。     

求解并行JSP作业车间调度问题的一种混合遗传算法

针对并行JSP作业车间调度问题,将所有工件对应工序按照统一顺序编号,由蚁群算法随机构造初始解,通过重排工序法保证解的可行性;融合遗传算法的选择、交叉、变异操作,加大全局最优解的求解概率,防止陷入局部最优解.在交叉算子中采用随机设置工件固定,以及顺序交叉邻域搜索策略,使得解的多样性性均得到充分保证;实验证明,改进混合遗传...     

一种基于模拟退火算法的作业车间调度算法

通过对传统模拟退火算法（SA）和移动瓶颈法（SB）各自算法流程的分析，提出了一种改进的模拟退火算法。算法以模拟退火算法为主体流程，在主体流程过程中融入改进的移动瓶颈技术，在满足接受概率下，优化待接受的解，加快算法的收敛速度。通过对JSP优化问题的仿真试验，改进后的模拟退火算法对大规模组合优化问题求解效率有很大提高。     

基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究

分析了生产工艺计划与车间调度系统的集成原理，提出将CAPP模块与基于周期和事件驱动的滚动窗口调度有机地相结合，从而实现工序分段设计的CAPP系统和基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略的生产调度系统的集成。在建立集成模型的基础上，对算法进行研究，把简单遗传算法（SGA）和模拟退火算法（SA）有机结合，使算法优化机制融合和优化结构互补，形成高效的混合遗传算法，使集成系统能适应连续加工过程中复杂的环境变化并高效地完成实时处理，减少突发事件造成的工序大范围的重新设计。实例验证了系统的可行性和有效性。     

基于混合单亲遗传算法的Job-Shop问题研究

在单亲遗传算法的基础上,研究了模拟退火算法、保优算子和单亲遗传算法的结合方式以及具体算法,提出了一种新的混合单亲遗传算法.该算法继承了单亲遗传算法的优点,克服了一般遗传算法搜索能力差和计算速度慢等缺点;同时降低了对初始种群的要求,运算速度有了很大提高.运用所提出的算法对典型车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解,并与GA、PGA算法对比,结果证明了该算法的有效性.     

针对几种元启发式算法的应用性能对比研究

随着智能制造和精益生产的推进,元启发式算法(智能算法)已经在实际工业和生活中得到了广泛应用.然而,由于其自身结构所带来的不确定性,如何针对具体目标快速选择一个高效的特定算法,仍然需要进一步的研究与探讨.为此以具有代表性的NP-hard问题—TSP问题为例,针对典型的元启发式算法:遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和蚁...     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题(FJSP)的特点和发展现状,提出一种基于基本遗传算法的改进算法。构建了一种新的染色体表达方案,将染色体分为工序染色体部分和机床染色体部分。通过加权处理设计了适应度函数,将多目标优化问题转变为线性优化问题。针对改进的染色体表达方案,重新设计了种群初始化算法,采用复制、交叉,以及变异操作策略优化调度方案。通过实例验证了该算法对FJSP的优化过程,试验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

求解Job shop调度的协同优化算法

针对量子粒子群算法、遗传算法在求解车间调度存在的局部收敛的问题,提出用量子粒子群算法与遗传算法相结合的协同优化方法求解该问题。该算法采用量子粒子群算法与遗传算法的并行搜索结构,通过迁移算子把各个种群联系起来。仿真结果表明,该算法收敛速度快,且具有较高的求解质量。     

以JIT为目标的多阶段非等同并行机调度问题研究

针对多阶段非等同并行机模式下的准时化(Just-in-TimeJ,IT)调度问题,采用由遗传算法和禁忌搜索算法混合的禁忌遗传递阶算法进行求解。禁忌遗传递阶算法用禁忌搜索算法对工件最佳加工次序进行搜索,而相应评价值由遗传算法计算得出。遗传算法采用基于阶段机器号的二维矩阵编码,可有效地避免不可行解的产生,同时采用自适应改进提高遗传算法跳出局部最优的能力。实际算例说明禁忌遗传递阶算法计算结果稳定可靠,适合于解决多阶段非等同并行机的JIT调度问题。     

基于面向对象遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性车间作业调度问题,基于面向对象思想设计了一种遗传算法。该算法将实际操作封装成基因类,工件封装成工件类,机床封装成机床类,调度方案封装成染色体类,基于堆栈思想设计了染色体的创建方式,提出了全新的染色体解码方式及变异方式。通过仿真实例证明了该算法的有效性和实用性。     

Optimal fractional order PID design via Tabu Search based algorithm

This paper presents an optimization method based on the Tabu Search Algorithm (TSA) to design a Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative (FOPID) controller. All parameter computations of the FOPID employ random initial conditions, using the proposed optimization method. Illustrative examples demonstrate the performance of the proposed FOPID controller design method.     

基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,提出了具有路径柔性的作业车间调度模型,给出了求解模型的自适应蚁群算法的具体实现过程。在搜索解路径的过程中,该算法首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工最好;接着在选择机器后再确定该加工哪个工件;当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛,分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于快速得到全局最优解;最后,通过实例仿真验证了算法的有效性。