A three-fold approach for job shop problems: A divide-and-integrate strategy with immune algorithm

This paper presents a novel divide-and-integrate strategy based approach for solving large scale job-shop scheduling problems. The proposed approach works in three phases. First, in contrast to traditional job-shop scheduling approaches where optimization algorithms are used directly regardless of problem size, priority rules are deployed to decrease problem scale. These priority rules are developed with slack due dates and mean processing time of jobs. Thereafter, immune algorithm is applied to solve each small individual scheduling module. In last phase, integration scheme is employed to amalgamate the small modules to get gross schedule with minimum makespan. This integration is carried out in dynamic fashion by continuously checking the preceding module's machine ideal time and feasible slots (satisfying all the constraint). In this way, the proposed approach will increase the machine utilization and decrease the makespan of gross schedule. Efficacy of the proposed approach has been tested with extremely hard standard test instances of job-shop scheduling problems. Implementation results clearly show effectiveness of the proposed approach.     

微粒群优化算法在车间调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行了深入调研和分析的基础上,对流水车间调度、混合流水车间调度进行了对比,同时对微粒群算法进行了深入研究,并根据实际情况对算法进行了部分改动和改进,使之能适用于离散的生产调度问题.最后将改进后的微粒群算法应用到印染企业的车间调度中,同时实现了甘特图的动态生成.研究结果可直接应用于企业流水车间调度和作业车间调度,具有一定的实际应用价值.     

自适应变异的遗传算法求解Flow Shop问题

针对遗传算法在求解流水车间调度问题中易出现早熟收敛的局限性．提出了自适应变异的遗传算法。该算法在运行的过程中，首先定义了一种新的衡量种群多样性的熵．然后根据熵值来确定变异概率。这种变异增强了遗传算法跳出局部最优解的能力。仿真实例的结果表明了该算法的有效性，最后利用该算法设计并实现了一个简单的服装加工智能调度器。     

欠平衡钻井井下套管阀的研制

根据全过程欠平衡钻井工艺的要求,开发研制出一种双液控井下套管阀,并进行了全面的室内试验和测试。试验结果表明该阀已达到设计要求,能够满足全过程欠平衡钻井的工艺要求。     

自适应蚁群算法在Flow Shop调度问题上的应用研究

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步骤与流程。最后,通过仿真比较该算法与基本蚁群算法在解决该问题方面的性能,仿真结果表明,该算法在解决Flow Shop方面的问题上取得满意的效果。     

多目标柔性作业车间分批优化调度

为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。     

混合遗传算法在车间作业调度问题中的应用

本文在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上，将模拟退火算法引入遗传算法，提出了混合遗传算法(GASA)，并将其应用于解决车间作业调度问题。     

基于自适应遗传算法的混合流水车间调度研究

混合流水车间调度问题具有建模复杂性、动态多约束、计算复杂性、多目标性等特点,近些年,各种演进化算法被运用到生产调度中,特别是遗传算法的应用。本文提出了自适应遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,应用Matlab对算法进行编码,并利用实际的生产数据进行了仿真。通过仿真实验,仿真调度数据验证了自适应遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

基于ILOG平台的求解动态车间作业调度问题优化算法研究

研究了基于约束规划和启发式搜索算法结合求解动态车间作业调度的问题。以最小化制造周期费用与总拖期惩罚费用之和为优化目标,通过建立调度模型、分析问题的优化特性,提出了基于约束规划的禁忌搜索启发式算法,根据与另外两种算法的比较结果,验证了此算法的有效性。     

Approximation algorithms for shop scheduling problems with minsum objective: A correction

We present a correction to the paper, “Approximation algorithms for shop scheduling problems with minsum objective” (Journal of Scheduling 2002; 5:287–305) by Queyranne and Sviridenko. This correction provides a correct derivation of its 2eρ approximation result. Wenhua Li and Jinjiang Yuan: Project supported by NNSFC (Grant 10371112) and NSFHN (Grant 0411011200). Maurice Queyranne: Supported by research grants from NSERC, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.