基于总加权完成时间的可重入混合流水车间调度问题

研究以最小化总加权完成时间为目标的可重入混合流水车间调度问题(RHFS-TWC),并构建问题的整数规划模型.根据模型的特点,设计基于二维矩阵组的调度解编码方案,结合NEH启发式算法确定工件初始加工顺序,生成高质量初始调度解群.为避免算法陷入早熟及扩大解的搜索空间,给出IGA的遗传参数自适应调整策略,最终形成NEH-IGA融合求解策略.针对不同规模问题分别用传统GA、基于遗传参数自适应调整的IGA、NEH启发式、NEH-IGA算法进行仿真测试,仿真结果表明NEH启发式和遗传参数自适应动态调整策略的引入有效改善了原有GA的求解能力,NEH-IGA算法在求解RHFS-TWC问题方面优势明显.     

可重入混合流水车间调度的改进遗传算法

研究了可重入多阶段混合流水车间调度问题,其中至少有一个加工阶段有多台同构并行机。考虑工件在相邻两阶段间的运输时间和工件动态到达等实际生产特征,以最小化最大完工时间为目标建立数学模型。在传统遗传算法的基础上,结合NEH启发式算法产生工件初始加工顺序,令遗传参数随进化代数和个体适应函数值2个方面进行自适应调节,以避免算法陷入早熟,提出改进遗传算法用以求解该NP-hard问题。分别利用所提出的改进遗传算法与传统遗传算法、NEH启发式算法对不同规模的问题进行仿真测试,结果表明,改进遗传算法在较短的计算时间内能够获得较好的近优解。