进化算法中染色体编码及初始化群体生成的一种方法

在进化算法中编码技术及初始化群体形成合理与否是影响算法稳定性及速度的关键所在。本文在对遗传算法、进化算法中各种编码方式及初始化群体生成方法进行研究的基础上，分析了现有编码方式存在的不足，提出了一种新的十进制编码方法及初始化染色体生成方法。本文将该方法用于FMS调度这样具有多约束条件的优化问题，实际表明该方法可以充分考虑多种资源，能够处理包含有关调度的丰富内容，并能对故障与急件等意外情况进行处理。最后给出了一个例子并作了简要说明。具体应用表明该方法具有编码简单、灵活、效率高、实用性强，具有可扩展性等特点，为解决具有多约束条件的FMS调度提供了一种行之有效的方法。     

柔性制造系统调度的次优方法

归纳了FMS调度中的难点问题，认为区别于数学规划最优化算法的次优方法是解决这些难点问题的有效途径，并对FMS次优调度方法进行了分类和评价，特别是对最新的基于软计算技术的次优调度研究成果作了介绍。     

基于规则的人工神经网络FMS动态调度

本文在确定FMS动态调度的优化目标和策略的前提下，提出了基于规则的反向传播学习算法（BP）的神经网络FMS动态调度的方法，FMS的生产状态参数作为神经网络的输入，动态调度策略作为网络的输出，通过实例验证本文提出FMS动态调度的方法简单性，灵活性和实时性等特点。     

基于遗传算法的多目标车间调度

针对作业车间调度中应用遗传算法求解存在的早熟问题,对其搜索速度、收敛效果和最优解等方面进行分析研究,给出一种新的混合遗传算法。首先对初始种群进行实数编码,增加解空间中可行解的个数;接着根据距离排列,增加种群的多样性;然后采用拉普拉斯交叉算子和逆转变异,改进算法的搜索效率;最后结合模拟退火算法,并在每一代遗传进化中引入局部搜索,提高了算法的全局寻优能力。通过与其他算法的仿真比较,结果表明新的混合算法能提高多目标车间调度问题的求解速度和质量,并能够找到最佳的调度方案。     

FMS调度管理算法性能评价方法

本文通过Flow-shop方式的生产节拍计算推导了Job-shop方式的生产节拍估算法;介绍了FMS调度管理算法性能评价综合目标;不用计算机仿真就能对FMS系统设计和调度策略的选定提供理论依据。     

基于定向搜索的FMS调度优化算法

研究了以机床和运输系统中的小车作为主要调度资源的FMS调度问题,同时提出了一种基于启发式的定向搜索调度优化算法,为了更有效地搜索解空间,建立了启发式的过滤定向搜索策略。搜索策略要点是：对所有候选节点进行局部评价,从中选取若干个有希望的候选节点作为全局评价的节点,其它节点将被永久删除。本文提出的调度算法是一种具有潜力的优化算法。     

柔性制造系统工件自动搬运小车动态实时调度模型及算法

FMS的自动搬运小车实时调度问题是FMS生产调度管理中的重要问题之一。本文将FMS生产过程中工件流动的动态性和相对稳定性结合起来考虑,建立了自动搬运小车的实时调度动态数学模型。在此基础上给出小车的实时调度算法。这种算法具有调度优化程度高,计算复杂性低等优点,可以较好地解决FMS中自动搬运小车的最优实时调度问题。图2幅,表2个。     

柔性制造系统的生产调度仿真

本文提出评价柔性制造系统(FMS)的性能指标和生产调度问题,引入生产调度问题的决策规则。基于FMS的Petri网模型,根据最小事件时间推进原理,引入解决冲突规则,论述多种生产调度规则在Petri网模型中的实现方法和Petri网模型的计算机动态仿真程序,并有仿真实例。     

基于双层编码的柔性作业车间分批调度研究

针对柔性作业车间分批调度问题,提出一种基于双层编码的柔性分批调度算法。算法采用批量分割和工序调度相结合的双层编码方式,可同时对工件的批量分割和工序调度进行优化;并针对等量分批规则缺乏柔性的问题,提出一种FR柔性分批方法,使工件的批量分割可得到柔性调节。此外,该算法也考虑了生产车间的上期遗留任务问题。通过实例仿真分析,验证了该分批方法可有效减小子批数量,并明显缩短生产周期,同时也证明了该算法的有效性和可行性。     

FMS实时调度专家系统

计算机技术的飞速发展加速了柔性制造系统的实现。本文对FMS调度问题进行了叙述,说明了解决FMS生产调度问题的传统方法,将专家系统引入FMS调度问题的求解中,并讨论了FMS专家调度系统的概念、原理及组成。     

含局部流水的柔性作业车间调度研究

针对含有局部流水生产的柔性作业车间生产调度问题,首先在柔性作业车间调度问题的基础上建立调度模型,然后提出一种基于模拟退火法的调度算法,同时对加工路径和加工顺序进行优化,并实现最小化完工时间的调度目标。最后通过实例进行仿真,结果表明了算法的可行性和有效性。     

具有有限缓存的模具FMS单AGV调度研究

在实际生产应用FMS中,由于加工单元缓存区容量有限导致在一段时间内单AGV工件运输任务的累积,增加模具生产成本及延长模具完工时间,为了解决此问题,建立了有限缓存区容量的AGV调度模型,并根据模型特点设计了改进遗传算法求解AGV的最短路径,改进遗传算法的选择操作采用轮盘赌选择和最佳个体保存相结合的方法以保持种群的多样性。实例结果表明,与传统的遗传算法相比,改进遗传算法具有更快的收敛速度,并且得到最优解的概率更高。     

图的着色理论在自动导引小车调度规划系统中的应用

针对目前AGVS(自动导引小车系统)的调度问题的研究现状,为解决AGVS在FMS(柔性制造系统)中的调度次数最优化的问题,文章提出通过图的着色理论来研究满足一定约束的AGVS中调度问题,为满足此类约束条件的AGVS,给出一种行之有效的方法.理论分析结果表明,该方法能够在完成调度任务的同时,能够使AGVS的调度次数最优.图的着色理论对于此类问题的研究,较传统的方法,运算简单,求解直观.与此同时,该方法还可以确定此类问题背景下的系统所需小车的最小值.     

基于自适应遗传算法的航材动态调度规划研究

针对民机不同维修任务的航材调度规划问题进行了深入研究,提出了基于改进自适应遗传算法动态库存的航材实时共享调度规划模型。结合任务时间窗的需求和停机惩罚函数为约束,以最小总成本为优化目标,建立了航材库动态环境下的航材调度模型。在此基础上,采用改进遗传算法对模型进行求解,编码方式采用染色体组的形式,在求解过程中,将交叉和变异概率根据适应值作出动态调整。通过算例仿真验证了该模型的可行性和有效性,为航材实时调度规划提供了理论方法依据。     

基于多Agent的蚁群算法在车间动态调度中的应用研究

文章提出了基于多代理的车间动态调度结构模型,并分析了此结构模型的工作原理.对应用蚁群算法如何实现车间的具体调度进行了分析与实现,从而为制造系统中的动态调度提供了一种新方法.通过仿真,验证了此方法在车间动态调度问题的求解中具有很好的可行性与有效性.     

考虑作息时间的流水车间调度模型与算法

针对实际车间调度问题中由于作息时间而导致机器不可用的问题,建立了以最小化最大完工时间为优化目标的流水车间调度模型,并提出了一种改进的遗传算法.在调度模型中对机器可用时段进行约束来模拟考虑作息时间的开工与停工状态;在算法设计中通过结合禁忌搜索对基本遗传算法进行改进,提高了问题求解的质量.针对加工可恢复和不可恢复两种情况,...     

FMS实时控制系统OCPN模型的死锁分析(二)

为了使FMS实时控制系统OCPN（面向对象的着色Petri网）模型具有可靠性，本文在D‘Souza的死锁分析算法基础上，提出了检测通用OPN（面向对象的Petri网）模型和OCPN模型的死锁检测算法，同时利用提出的算法，对AGV物理对象OPN模型及无锡职业学院FMS中构造的OCPN模型进行了死锁分析，通过实例验证本文提出的死锁检测算法是简单性和通用性等特点。