低能耗柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。     

低碳策略下的多目标柔性作业车间调度

为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模型。针对上述模型,设计了基于血缘变异的改进非支配排序遗传算法,该算法根据计算交叉染色体的血缘关系确定变异率,优化了交叉和变异策略,解决了算法的早熟问题。针对具体实例,构建了调度模型和算法,计算结果验证了算法的可行性和有效性。     

分时电价下基于NSGA-Ⅱ的柔性作业车间绿色调度

通过规划绿色生产调度实现了时间、经济和能耗三者的协同优化。以柔性作业车间为背景，结合分时电价政策，构建了设备不同工作状态下的设备能耗成本计算模型；同时兼顾碳排放与订单交付等绿色生产车间管理要求，建立了包括最小化碳排放、能耗成本和最大完工时间在内的柔性作业车间绿色调度多目标优化模型；为避免算法过早陷入“早熟”并保持种群多样性，采用基于动态控制参数和改进精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解；最后，通过具体算例验证了所建立模型的可行性与改进算法的优越性。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究

针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解.首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且...     

柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究

针对各工件日标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多日标优化数学模型.针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto综合最优解.最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题.     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的多目标柔性作业调度研究

针对车间生产过程中加工机器的生产时间分配不均导致的机器负载过大、机器闲置等问题,建立了一个包含均衡化机器使用率的多目标柔性作业车间调度模型,设计了一种改进遗传算法,使用了POX交叉算子和多点交叉法,采用了基于邻域的变异算子.最后通过实验结果验证了该算法适用于求解该类多目标柔性作业车间调度问题,改进的算法也优于其他对比算...     

一种求解柔性多目标JIT作业车间调度优化问题的方法

针对JIT作业车间多种工艺路线的工件调度问题,考虑了生产过程受多因素的影响。在混合遗传算法与拉格朗日松弛法结合的基础上,提出一种混合改进算法,采用分层多目标分层协调策略,建立了柔性多目标优化的适应函数模型,利用遗传算法更新拉格朗日乘子得到问题的最优解,仿真实例验证了该模型与求解方法是现实可行的。     

改进遗传算法求解作业车间调度问题

介绍了作业车间调度问题的概念,构造了该问题的数学模型和目标函数,提出了一种解决作业车间调度问题的以最小化最大完工时间为目标函数的改进遗传算法,并运用实例对算法进行了分析。     

基于改进化学反应算法的双柔性作业车间调度问题求解

针对柔性作业车间调度问题,考虑设备及生产工人的柔性,确立了最大完工时间最短、提前交付罚金与超期交付罚金之和最低以及加工总能耗最低的3个优化目标,每个工件都引入了交货期时间窗。在化学反应算法的基础上,基于理想虚拟分子理论对目标函数进行改进,通过模拟退火算法的局部寻优能力提高算法的求解精度,最后根据实际柔性车间生产情况设计调度算例,验证该算法在求解双柔性作业车间调度问题的可用性。     

基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法研究

针对柔性作业车间调度问题,对其优化方法进行了研究,建立了多目标柔性作业车间调度问题的函数模型,提出了分布估计—蚁群混合算法。该算法首先采用分布估计算法快速得到了全局较优解,然后通过选择部分较优解对蚁群算法信息素初始化进行了改进,最后利用蚁群算法正反馈机制快速寻找到了全局最优解;在改进的分布估计算法中,结合了多种方法进行机器选择和工序排序的初始化,给出了相应概率模型和种群更新方式;在改进的蚁群算法中,通过建立两个路径节点集合进行了状态转移规则的描述,并对信息素更新机制进行了分阶段局部更新和全局更新,有利于蚁群算法快速收敛到全局最优解;通过两个柔性作业车间调度实例进行了仿真分析以及和其他算法的对比。研究结果表明:分布估计—蚁群混合算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好优化效果和高效求解能力。     

基于元胞机和改进GA的大型零件柔性作业车间调度算法

针对大型零件柔性作业车间调度问题,采用改进遗传算法优化元胞机局部演化规则,提出了元胞机和改进遗传算法相结合的混合调度算法。依据总加工时间最短、各工位负荷率高、同一工位组各工位负荷平衡率高的优化目标,建立了离散化后单个静态调度单元的遗传算法优化模型,并结合算例具体说明了优化过程。通过文献实例演算验证了混合算法求解大型零件柔性作业车间调度问题的可行性和有效性。     

机器多转速的柔性作业车间绿色调度问题

为了减少制造过程中的能耗,从生产运作的角度探讨了如何在制造业生产调度中实现绿色制造。以柔性作业车间调度问题为背景,考虑了机器多转速,在不影响生产进度的前提下通过调节机器转速来实现绿色制造。首先建立了考虑机器多转速的柔性作业车间调度优化模型,构建了能耗计算模型;然后依据带精英策略的非支配排序遗传算法的框架,提出了综合考虑完工时间和能源消耗的低碳调度算法,设计了多种变异方式,提出了精英保留与末位淘汰的选择方式;最后的数值实验结果表明,所提算法能够很好地求解此类问题。     

一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法*

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。     

面向复杂工程项目型产品作业车间调度问题

针对复杂工程项目型产品作业车间调度问题(CEPP-JSP),在考虑产品生产过程具有成套性、并行性、分散性和高柔性等生产特点的基础上,构建了面向CEPP-JSP的基本生产任务分配和作业中心生产调度的多目标优化模型,提出了改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对优化模型进行求解,从而得到了CEPP-JSP的Pareto综合最优解。最后,以某水轮机公司产品的作业车间调度为例,验证了提出模型和算法的可行性和有效性。     

柔性作业车间机床与搬运机器人联合调度方法

针对当前柔性作业车间机床和搬运机器人单独调度存在的不匹配问题,以车间完工时间为目标,提出基于多代竞争强进化遗传算法的机床与机器人联合调度方法。对多工件、多工序、多机床、多机器人的柔性作业车间联合调度问题进行了描述;考虑了机床生产和机器人搬运的时序约束,建立了最小化车间完工时间的优化模型;使用工序链、机床链及机器人链缠绕的染色体编码方式,将联合调度问题转化为算法优化问题;在遗传算法中引入多代竞争机理和强进化算子,其中多代竞争机理增加了优秀染色体的遗传概率,强进化算子具有保留优秀基因片段和强制差基因进化的能力。经生产实验验证,在15个工件44道工序的调度中,该算法的车间完工时间比标准遗传算法缩短了14.75%;另外,在不同规模的工件生产调度中,与克隆选择算法和标准遗传算法相比,该算法的迭代次数最少、车间完工时间最短。上述实验结果充分证明了多代竞争强进化遗传算法在柔性作业车间生产联合调度中的优越性。     

改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

考虑多时间约束和机器效率的柔性作业车间调度问题建模及优化

针对传统柔性作业车间调度问题只考虑加工过程的局限性,综合考虑具有工件运输时间、交货期、加工时间以及工件到达时间等多约束,构建了以机器效率最大和最大完工时间最小为目标的调度模型,其中机器效率用每台机器开始加工到结束加工之间的空闲时间和来表示。模型中充分考虑多时间因素并通过工件紧前工序、机器前置工序确定机器的可用时间段和工件的最早开始加工时间。基于遗传算法设计了分段式编码和插入式解码策略,利用S-自适应概率对染色体交叉进行改进,并采用了一种基于最大化机器使用效率的选择策略对机器部分进行变异,另外为保证后代的多样性,提出一种局部种群扩张策略以扩大种群。最后,通过两个不同规模的柔性作业车间调度案例对模型和算法进行测试。实验结果显示所构建的模型适用于该类考虑多时间和机器效率的柔性作业车间调度问题,同时改进算法的表现也优于对比算法。