基于免疫遗传算法的车间动态调度

提出了一种求解车间动态调度问题的免疫遗传算法。该方法在遗传操作过程中,运用免疫机理提取疫苗,并对进化种群进行免疫操作,从而有效地抑制了遗传算法的“早熟”和搜索效率低下的问题;此外,该算法在解码操作过程中引入设备能力空间的概念,从而将设备的加工能力作为约束条件动态引入,有效地解决了车间动态调度和再调度方案的一致性和连续性问题。实例表明该算法能够满足车间动态调度的要求。     

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。     

基于免疫遗传算法的车间调度问题的研究

根据生命科学中免疫系统的信息处理机制,在一般遗传算法的基础上,将免疫计算和改进的遗传算法(预防近亲结合的多重交叉策略)相结合,建立了一种用于车间调度的免疫遗传算法,通过接种疫苗提高抗体的适应度,通过免疫选择防止种群的退化。针对作业车间调度问题,设计了免疫遗传计算中疫苗的提取和接种方法,即基于加工机器的基因片断抽取疫苗方法和接种方法。通过作业车间调度十个典型标准问题验证,文中所述免疫遗传算法可行,较现有免疫算法、一般遗传算法及一些传统优化设计方法在收敛效率和准确性等方面有很大改进与提高。     

求解作业车间调度问题的一种改进遗传算法

为克服传统遗传算法解决车间作业调度问题的局限性,综合遗传算法和局部搜索的优点,提出一种改进的遗传算法。为基于工序的编码提出了一种新的POX交叉算子。同时,为克服传统遗传算法在求解车间作业调度问题时的早熟收敛,设计了一种子代交替模式的交叉方式,并运用局部搜索改善交叉和变异后得到的调度解,将提出的改进遗传算法应用于MuthandThompson基准问题的实验运行,显示了该算法的有效性。     

基于混合粒子群算法的汽车零件精冲车间调度研究

针对传统遗传算法在车间作业调度问题难以解决求解约束优化问题时存在难以同时兼顾求解质量和收敛效率这一问题,通过采用了基于工序编码的方式生成可行调度及借鉴遗传算法单点交叉方法,生成基于工件的交叉算子作为粒子的更新方式,将改进后的粒子群优化算法用于求解精冲零件车间调度问题,并在算法中通过利用局部搜索的方式提升粒子群中粒子收敛效率。通过对典型的调度测试问题进行模拟实验,证明了改进后的混合粒子群算法对于求解车间调度问题的适用性及具有不错的求解性能。     

应用混合蚁群算法求解模糊作业车间调度问题

为解决蚁群算法求解时间过长和易陷入局部最优的问题,提出了一种求解模糊作业车间调度问题的混合算法,该算法将蚁群算法用于全局搜索.为了提高搜索效率,根据作业车间调度问题解的特征,提出一种基于关键工序的邻域搜索方法,并使用此邻域搜索方法的禁忌搜索算法嵌入蚁群算法.利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,改善了作业车间调度问题解的质量.实验结果验证了该混合搜索算法的有效性,其优化效果优于并行遗传算法和禁忌搜索算法.     

基于免疫遗传算法的TSP求解

用一种免疫遗传算法(IGA)对TSP问题进行求解.该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,引进了生物免疫系统中的免疫应答,抗原记忆,接种疫苗,免疫选择等机制.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法未成熟收敛等缺陷,提高全局搜索的效率及能力,在TSP求解中取得了满意的结果.     

重型机械加工车间天车调度问题过程仿真与优化

天车作为重型机械加工车间主要的物料搬运设备,其调度方法直接影响生产的连续性和生产效率。重型机械加工车间天车调度是典型的多机多任务问题,以完成生产任务为目标建立基于免疫遗传算法的仿真模型和天车调度优化方法。该模型结合过程仿真与启发式算法有效解决天车调度过程中由于空间约束导致的多机多任务冲突,通过免疫算法的免疫机理对各近似最优解进行动态邻域搜索,维持了群体多样性,实现了多峰值收敛,使调度方案有效可行。最后通过实例仿真验证了该天车调度优化方法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的作业车间调度

针对传统遗传算法在求解作业车间调度问题时存在的算法收敛速度慢、寻优结果易陷入局部最优等缺点,提出了基于禁忌搜索算法的遗传交叉算子,利用禁忌表对交叉过程重复产生的子代进行有效禁忌,以加快算法的收敛速度,提高算法的全局搜索能力。算法设计了特殊的禁忌交叉方式,经实例表明:与传统的遗传算法相比,改进后的遗传算法在算法的收敛速度和求解的质量方面有了明显提高。     

混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度

针对以最大完工时间、生产成本和生产质量为目标的柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种混合离散蝙蝠算法。为了提高求解多目标柔性作业车间调度问题的混合离散蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略产生初始种群,提高了算法的全局搜索能力。同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置,有效地避免了算法早熟收敛。在计算问题的目标值上面,首次提出时钟算法。针对具体实例进行测试,试验数据表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。