A discrete artificial bee colony algorithm for the lot-streaming flow shop scheduling problem

In this paper, a discrete artificial bee colony (DABC) algorithm is proposed to solve the lot-streaming flow shop scheduling problem with the criterion of total weighted earliness and tardiness penalties under both the idling and no-idling cases. Unlike the original ABC algorithm, the proposed DABC algorithm represents a food source as a discrete job permutation and applies discrete operators to generate new neighboring food sources for the employed bees, onlookers and scouts. An efficient initialization scheme, which is based on the earliest due date (EDD), the smallest slack time on the last machine (LSL) and the smallest overall slack time (OSL) rules, is presented to construct the initial population with certain quality and diversity. In addition, a self adaptive strategy for generating neighboring food sources based on insert and swap operators is developed to enable the DABC algorithm to work on discrete/combinatorial spaces. Furthermore, a simple but effective local search approach is embedded in the proposed DABC algorithm to enhance the local intensification capability. Through the analysis of experimental results, the highly effective performance of the proposed DABC algorithm is shown against the best performing algorithms from the literature.     

用自适应遗传算法求解轧制顺序调度问题

在考虑提前和拖期惩罚情况下,提出热轧钢管厂轧制顺序调度模型.在应用自适应复制、交叉和变异的遗传算法求解过程中,提出多种交叉方式按概率随机选取的新交叉方式.仿真结果表明,此算法能够保证进化过程中种群的多样性和交叉因子的多样性,具有较强的全局搜索能力.     

受扰动多模具并行多机的动态再调度

文中介绍了有公共交货期的并行多机提前／施后调度问题的数学模型，基于该模型提出了机器数和模具数发生变化后进行快速分析和重新调度的方法，而且有效的利用了人工智能的启发功能，并成功的结合了SA和GA，计算结果表明SA／GA混合算法提高了寻优过程的快速性和优化度。     

不同交货期窗口下的提前／拖期调度问题

本文对不同交货期窗口下的提前／拖期单机调度问题进行了分析，给出了最优序列中相邻工件对所满足的必要条件，提出了两个调度优先级法则，并在给出评价函数的基础上对此问题使用了过滤束搜索算法。文章的最后给出了实验结果和结论。     

解并行多机提前/拖后调度问题的并行遗传算法

为有效地解决带有公共交货期的非等同并行多机提前/拖后调度问题,设计了一种分段扩展排列编码的混合遗传算法,使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期,并对其初始种群产生、交叉和变异方法也进行了研究。同时为了更好地适应调度实时性和解大规模此类问题的需要,基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明,此算法是有效的,优于启发式算法和遗传算法,有着较高的并行性,并能适用于大规模非等同并行多机提前/拖后调度问题。     

JIT方式下的单机分批调度问题研究

准时生产意义下的调度问题，是当前调度领域研究的一个主要方面，针对单机分批作业准时生产方式，研究了不允许出现拖期的批调度问题，目标是使得加工总成本最小，目标函数不仅考虑了提高惩罚，还考虑了机器的加工费用，为了确定最优分批与各批次的开始时间，给出了两个推理的三个规则，并根据推理规则给出了一个有效的启发式算法，使得目标函数最小，应用实例说明了该算法的正确性与有效性。     

基于遗传算法的作业车间提前/拖期调度问题

针对带有交货期窗口硬约束并对提前/拖期零件进行惩罚的一类作业车间调度问题,设计了一种改进型遗传算法,该算法采用＂逆向后推＂和＂顺向前拉＂相结合的两阶段求解策略。针对部分染色体在解码过程中违反交货期窗口硬约束而产生非法解的问题,采用基于关键路径的染色体修复方法来调整染色体基因序列,以期实现在满足交货期窗口硬约束的同时降低零件拖期成本;在保持第一调度阶段拖期成本不变的基础上,采用基于逆向重调度的目标值修订方法来延迟零件开工时间,以降低在制品流动成本和成品提前库存成本。通过80组调度测试用例的仿真结果表明,该算法在降低调度总成本和拖期成本方面具有一定的优势。     

Local and global dominance conditions for the weighted earliness scheduling problem with no idle time

In this paper, we present dominance conditions for the single machine weighted earliness scheduling problem with no idle time. We also propose an algorithm that can be used to improve upper bounds for the weighted earliness criterion and lower bounds for an earliness/tardiness problem. The computational tests show that the algorithm is superior to an initial heuristic schedule and an existing adjacency condition.     

具有提前ö拖期惩罚的热轧钢管批调度问题研究

建立了具有提前／拖期惩罚的热轧钢管批调度问题的混合整数非线性规划模型，提出并证明了给定合同排序下的最优组批方式，从而将原问题转化为易求解的合同排序问题．同时，建立了转化问题的数学模型并设计了遗传算法．仿真实验验证了模型和算法的有效性．