作业车间类型多机器人制造单元调度算法

针对带多台机器人的作业车间类型机器人制造单元调度问题的特点,研究了以最小化最大完工时间为优化目标、将邻域搜索策略与启发式规则相结合的混合遗传算法,建立了作业车间类型多机器人制造单元调度问题的数学优化模型和析取图模型。基于析取图关键路径,采取移动机床块、交换机器人块、调整任务分配来构建搜索邻域;用启发式搬运工序插入法和启发式搬运任务分配法相结合的三层调度方法初始化种群;将基于邻域结构的局部搜索算法和基于三层调度的遗传算法相结合,有效实现问题的求解。通过基准算例测试表明,混合遗传算法有效并优于其他算法。     

混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素,求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题(MOPFSP)。提出了一种混合布谷鸟算法(HCS)求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序,使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索;设计了一种自适应步长控制因子,用于控制算法进化阶段的搜索范围;提出一种多邻域局部搜索,用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索,故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。     

[车间调度]混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素，求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题（MOPFSP）。提出了一种混合布谷鸟算法（HCS）求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序，使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索；设计了一种自适应步长控制因子，用于控制算法进化阶段的搜索范围；提出一种多邻域局部搜索，用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索，故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。     

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.     

基于改进候鸟算法的柔性作业车间分批调度问题

为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题.算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率.通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性.     

一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题

针对带容量约束的车辆路径优化问题,提出一种有效混合量子进化算法。设计了基于二维量子位观测模型和可见度的解生成方式,实现了由该模型引导的全局搜索,将其用于发现解空间中的优质解区域;构造了一种基于客户间距离相近度的交换操作来提高解的质量;提出基于问题性质的交换和逆转操作来构造两阶段混合变邻域局部搜索,可对优质解区域进行快速细致的搜索,使算法的全局和局部搜索能力得到平衡。通过不同规模经典测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。     

带AGV开放车间调度的析取图模型与求解

随着AGV小车在制造系统的广泛应用，其路线规划与生产调度集成可大大提高生产效率，降低运输能耗。这里以开放车间为研究对象，考虑AGV的物料搬运特性，提出了一种考虑最大完工时间和AGV能耗的双目标析取图模型，剖析问题特征，提取问题的关键弧特性；其次，设计了基于关键弧的多种邻域结构，融合遗传算法的全局搜索能力和变邻域结构的局部探索能力实现问题的寻优。最后，标杆案例测试结果表明，所提出算法可有效解决带AGV开放车间调度问题，多种邻域结构设计显著地提升了算法求解性能。     

解决无等待流水线调度问题的变邻域搜索算法

提出了解决无等待流水线调度问题的变邻域搜索调度算法。采用基于自然数编码的工件序列表达问题的解，采用多重Insert移动邻域和多重Swap移动邻域作为变邻域搜索的两种邻域结构。多重移动有利于算法向包含较优解的区域搜索，因而有较高的求解质量和效率。仿真实验证明了变邻域搜索算法的有效性。     

求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法

采用传统的关键邻域搜索方法求解作业车间调度问题时,往往容易陷入局部极值而且难以跳出.为此,提出了一种具有动态调整能力的全局邻域交换策略,该策略有可能产生大量的不可行调度,需要一种筛选方法加以过滤.证明了一个新的邻域交换性质,利用该性质可以对所得调度方案作可行性约束判定,从而有效地过滤掉不可行调度.在此基础上,提出了一种求解作业车间调度问题的算法.最后,取不同规模的Benchmark问题算例对该算法进行测试,结果表明,无论从解的质量还是计算时间都取得了较好的效果.     

随机工时下的多目标柔性作业车间鲁棒调度问题

针对工时不确定条件下的多目标柔性作业车间调度问题,采用2个不确定参数描述随机工时的波动程度和约束条件允许违背程度,将不确定条件下的柔性作业车间调度问题模型转换成确定条件下的鲁棒对等问题模型。在算法设计中采用全局非支配解集保存每代进化过程中产生的非支配解,并选择全局非支配解集中的个体参与变异操作。在交叉和变异操作之后,设计了一种基于变邻域结构的局部搜索策略。最后,运用该算法求解经典基准算例,验证了其有效性。     

求解FJSP的混合遗传一蚁群算法

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,综合考虑其中的机器分配与工序排序问题,建立了相关析取图模型,提出一种混合遗传一蚁群算法。该算法首先通过遗传算法获取问题的较优解,据此给出蚁群算法的信息素初始分布;之后充分利用蚁群算法的正反馈性进行求解,采用精英策略对蚁群的信息素进行局部更新;最后借鉴遗传算法交叉算子的邻域搜索特性扩大蚁群算法解的搜索空间,从而改善解的质量。通过3个经典算例的实验仿真,以及与其他算法的比较,验证了所提算法的可行性与有效性。     

考虑准备时间的分布式两阶段混合流水车间调度

针对准备时间依赖于顺序的分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种双变邻域搜索(DVNS)算法以同时最小化总延迟时间和最大完成时间。由于该问题子问题较多,将工厂分配和第一阶段的机器分配合并以减少子问题的数量。DVNS包含两个相互协作的变邻域结构,每个变邻域结构都加入全局搜索算子,并应用了邻域搜索和全局搜索协调、邻域结构的合理配置以及当前解的周期性更新等策略。通过大量实例的对比实验表明,DVNS在求解DTHFSP方面具有较强的优势。     

求解作业车间JIT调度问题的VNS/MP混合算法

针对作业车间准时制调度这类复杂的非正规性能指标调度问题,基于机器加工序列和工序开工时间的两阶段优化策略,提出一种结合变邻域搜索和数学规划的混合调度算法。在变领域搜索的每次迭代过程中,通过在Swap和Insertion两类邻域结构内跳转搜索获得较优的机器加工序列,由此松弛了调度模型中最难满足的机器析取约束;然后调用数学规划方法对当前机器加工序列上的各工序开工时间进行优化计算。以引导工序向各自交货期靠拢为邻域设计原则,提出以紧邻工序对为移动对象的Swap和Insertion邻域结构;为增加搜索空间的多样性,变领域搜索中的局域搜索算法采用基于调度目标值容许偏差的阈值接受策略。对72个准时制调度的Benchmark算例的仿真结果表明,变领域搜索/数学规划混合算法获得了35个算例的已知最好解,并且更新了其中25个算例的已知最好解。     

求解作业车间调度的变邻域细菌觅食优化算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出一种基于变邻域趋化操作的细菌觅食优化算法。邻域搜索是一类改进型局部搜索算法,在每一步迭代过程中通过搜索当前解的邻域得到一个改进的解,利用邻域搜索可大大提高局部最优解的精确度。本算法采用基于操作的编码,使得细菌觅食优化算法适用于作业车间调度求解;将3种不同的邻域结构引入趋化操作中,以便扩大可行解的搜索空间,细菌个体按照自适应学习策略根据邻域的各自贡献率选择搜索方式,减少陷入局部极小的机会;同时使用自适应步长更新各邻域内趋化操作的位置,根据适应度值动态调整搜索精度,避免早熟收敛。典型算例试验表明,该算法具有一定的鲁棒性,并有效地提高了搜索精度和收敛性。     

基于混合禁忌搜索算法的供应链排序问题

分析非标准件加工企业供应链的特点,提出协同优化订单分配、生产调度和批量运输调度的多工厂多客户供应链排序问题。以工件的最长订货提前期与总成本加权之和最小化为目标,构建问题的数学模型。在分析解的最优性条件基础上,设计一种基于矢量组编码方法的混合禁忌搜索算法。算法对可行域进行分区,通过基于插入、交换两种邻域操作的禁忌搜索算法选择子区域,采用基于块结构邻域操作的禁忌搜索算法搜索子区域中的优良解。采用所提混合禁忌搜索算法对算例进行优化求解,并对采用不同编码方法、不同启发式算法的算例结果进行比较,结果表明所提出算法的有效性。     

基于员工学习行为的多目标柔性车间调度

针对存在异质性员工的多目标柔性作业车间调度问题,构建了具有Dejong学习效应的调度模型,并提出变邻域杂草算法求解该问题。为解决工序排序、机器选择和员工指派3个子问题,基于随机键编码方式对杂草个体进行编码。采用灰熵关联方法给出杂草的适应度值,根据杂草之间的偏序关系对杂草群体的拥挤距离进行排序,从而产生新的父代群体。构造了3种邻域结构,在迭代后期对精英个体进行变邻域搜索。最后,将算法用于Kacem柔性作业车间基准问题和具有异质性员工的柔性作业车间调度问题求解。案例分析表明,算法可有效求解基准问题和多个"不可压缩因子"F值的柔性车间调度问题,其总完工时间对F值的敏感度更高。     

融合路径重连的混合算法求解作业车间调度问题

针对作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,提出一种融合路径重连、邻域结构和遗传算法的混合算法。邻域结构能够指导工序的移动,大大减少搜索时间,提高搜索能力;路径重连作为邻域结构的一种有效弥补方式,通过探索高质量解及其逆解之间的差异,生成一系列路径解,对路径解进行评价,选择较好的解进入下一代,可以进一步提升算法性能。结合作业车间调度问题的43个基准算例进行仿真分析,验证了所提算法具有良好的求解性能。     

求解柔性作业车间调度问题的两级邻域搜索混合算法

针对柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种融合两级邻域搜索和遗传算法的混合算法。基于通过利用机器空闲时间来减小最大完工时间的想法,构造邻域结构,对关键路径上的关键工序进行移动,实现邻域搜索,以改进当前解;设计针对FJSP问题特点的两级邻域搜索方式,第一级邻域搜索为跨机器移动工序,将工序移动到除当前加工机器之外的其他可选机器上,第二级邻域搜索为同机器移动工序,将工序在当前加工机器上进行移动;给出两级邻域搜索相应的保证可行解工序移动条件;兼顾FJSP问题求解算法的全局搜索能力和局部搜索能力,利用遗传算法实现全局搜索,两级邻域搜索实现局部搜索;采用国际通用的FJSP问题基准算例进行测试,验证了所提方法的有效性。     

列车调度问题模型与基于混合粒子群优化的求解算法

针对复线列车调度问题,建立了描述问题解空间的阻塞限制混合流水车间模型,并提出一种混合粒子群优化算法进行求解。该算法以最小化最长完工时间为目标,设计了释放-回推算法来安排列车运行顺序并计算最小化最长完工时间,利用改进的粒子群优化算法解决轨道分配问题并进行全局优化。此外,通过基于迭代邻域的搜索算法来提高种群的局部搜索能力。实验结果表明,所提出的方法能够有效地求解复线列车调度问题。     

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,改进混合遗传算法能够有效提高并行JSP作业车间调度问题的求解。