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。     

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。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

考虑调整时间的绿色柔性作业车间调度研究

针对传统绿色车间调度未考虑机床调整时间的问题,对机床在调整模式下和加工模式下的完工时间和总能耗进行了研究。梳理了机床在不同模式下的能耗和完工时间特点,建立了带有调整时间的绿色柔性作业车间调度模型,利用加权归一法将多目标量纲进行了统一,提出了头脑风暴优化算法;采用了多层编码方式,优化了机器选择和工序排序问题;引进了在旧解的基础上产生新解和用数据分析方法筛选较优解的迭代方式,增强了局部和全局搜索能力;在MATLAB仿真平台对标杆案例和生产实例进行了测试。研究结果表明:基于改进头脑风暴优化算法的调度方案是可行和有效的;该算法的收敛精度更高、收敛速度更快。     

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。     

分布式多柔性装配作业车间调度问题研究

针对分布式柔性装配作业车间环境，综合考虑了调度过程中的机器选择柔性、工人安排柔性和工序顺序柔性，构建了以最小化最大完工时间和最小化总能耗为优化目标的分布式多柔性装配作业车间调度问题(DMFAJSP)的数学模型。为求解DMFAJSP模型，提出了一种以分布估计算法为全局搜索组件、以邻域搜索算子为局部搜索组件的多维模因算法(MDMA)。最后，将所提出的算法与其他算法进行了对比试验，结果表明MDMA算法在求解DMFAJSP模型方面具有显著优势。     

一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。     

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。     

复杂制造环境下的改进非支配排序遗传算法

针对柔性作业车间多目标调度问题,在考虑机器、操作人员等资源约束和交货日期不确定性的基础上,构建了以加工成本、客户满意度及生产总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型。针对传统的加权系数方法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题的缺点,提出改进的非支配排序遗传算法,采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善了算法的收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善了算法的搜索性能。将该算法应用于某机械公司的人机双资源多目标柔性车间模糊调度,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。     

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...     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

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.     

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。     

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。     

免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题，优化了设备分派方案。建立了多目标柔性作业车间调度的数学模型。提出了双种群双倍体自适应免疫算法，并用该算法求解某航空制造企业的多目标柔性作业车间调度问题，得到了优化调度方案。仿真结果表明，双种群双倍体自适应免疫算法是求解多目标柔性作业车间调度问题的有效算法。     

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。     

柔性作业车间多品种小批量调度算法研究

提出一种多目标混合遗传算法(MIGA),采用集成法同时解决柔性作业车间调度的两个子问题:机器分配问题和工序调度问题。MIGA在标准遗传算法的基础上采用随机权重法解决多目标问题,引入精英保留策略加速算法的收敛,集成小生境技术提高种群的多样性,基于扩展工序编码,按Makespan和安装准备成本最优对调度批分别解码。最后,用标准算例进行了算法验证,证明MIGA可以有效解决柔性作业车间多品种小批量调度问题。     

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...     

基于多层级优化模型的绿色车间分批调度方法

在柔性作业车间中，将绿色调度与分批调度结合，不仅是绿色性与经济性的指标集成，更是生产计划与调度的过程集成，具有相当的复杂性。而这种集成最有利于保障柔性作业车间的经济和环境效益的协调优化效果。为此，综合考虑柔性作业车间多层级组织结构和任务配置特点，提出了一种基于多层级优化模型的柔性作业车间绿色分批调度方法。并基于不同调度层次目标的差异及相互作用关系，开发了一种两级节能增效策略。利用模型约束构造不同层次调度模型的相关性，保证调度过程的一致性。设计了三种邻域搜索策略，利用NSGA-Ⅱ和邻域搜索的混合算法构造Pareto解集，最后通过TOPSIS寻出最优解。最后，通过实例验证了该方法的优越性，相较于经典NSGA-Ⅱ的期望成本、机床最大负荷、待机能耗和Makespan减少了9.3%、15.2%、20.9%和12.8%。     

柔性作业车间能耗优化研究

为了实现机械加工车间的节能优化运行,建立了考虑运输时间的节能柔性作业车间调度模型。使用基于动素的机床能耗模型预测生产过程中的机床能耗,并利用遗传算法实现了模型的求解。柔性作业车间环境下,该模型能够从能耗出发,为各加工任务选择合适的加工机床,同时生成优化的生产调度方案。最后,案例研究验证了建立的模型的节能效果和有效性。