基于GA-IPSO算法的柔性生产线高级计划排程方法研究

针对目前制造型企业的柔性生产线调度排程问题,以最小化生产完成时间、控制生产成本为生产线排程的综合优化目标,基于高级计划排程方法,提出一种结合租赁生产线的生产排程优化模型。其次,设计了一种求解排程模型的GA-IPSO算法,针对基本粒子群算法较易陷入局部最优的弊端,在粒子搜索过程中加入交叉、变异等操作,同时在迭代过程中动态地改变惯性权重,以增添粒子的多样性,提升算法的寻优能力和求解精度,防止优化结果陷入局部最优。最后,通过实例验证了该排程模型及优化算法可以有效地提高企业排程效率。     

基于多群体协同进化混合算法的FJSP研究

为更有效地解决柔性作业车间调度问题,提出一种多群体协同进化混合算法,该混合算法的主群与子群分别采用带有精英保留策略的遗传算法与粒子群算法。算法初期主群与子群以不同的策略独立并行地进行寻优,后期主群与子群、子群之间按照一定的规则进行信息的交流以实现协同进化,从而提高算法前期全局搜索能力与后期局部挖掘能力。此外,借助信息熵实现了主群交叉、变异概率的自适应调整并运用凹函数递减策略对三个子群的惯性权重值进行动态调整以提高该混合算法的整体优化性能。最后,通过Kacem基准问题验证了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。     

基于PSO算法的离散制造车间物料供应路径优化

针对离散制造车间物料供应路径复杂多变,提出了一种基于经典旅行商问题的车间物料供应模型,并设计了一种基于交换子交换序的改进PSO算法,进行问题模型求解优化,设计算法采取非线性递减惯性权重系数,同时构建加速因子与惯性权重的函数关系,使加速因子基于惯性权重自行调整。通过仿真实验与基本及其他典型改进PSO算法进行对比验证得出,设计算法具有良好的全局搜索能力与收敛性,有效实现对车间物料供应路径的优化,实现仓库与各加工机床间送料路径最短。     

基于混合遗传算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进的遗传算法,该算法考虑车间生产实际,使交货期短、成本降低、生产效率提高、资源利用率提高等建立多目标优化模型。对传统遗传算法进行一系列改进,在遗传算法的基础上,改进编码方式和遗传算子,结合精英保留策略和小生境技术,使算法的收敛性和多样性进一步优化,采用权重系数变化法计算染色体的适应度。仿真分析表明,提出改进后的混合遗传算法能有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。     

熵增强的混沌粒子群算法在车间调度中的应用

粒子群算法具有早期收敛速度快,后期容易陷入早熟、局部最优等特点,为了使粒子群算法的择优能力大幅提升,论文首先选择运用混沌映射产生最初种群,然后借助粒子群算法针对种群展开优化,对个体及全局最优解加以混沌搜索,同时按照信息熵自适应调节惯性系数,设计出在大规模车间调度问题求解当中较为适用的熵增强的混沌粒子群算法。通过具有代表性的实际范例对该算法进行仿真研究,结果显示,在面对大规模的车间调度问题时采用该算法能够高效、快速获取相应答案,相较于以往老旧的算法,其优势极为显著。     

改进模拟退火算法在柔性调度中的应用

针对柔性生产碳排放量和作业时间的耦合,文章以碳排放量和最大完工时间为优化目标,建立了柔性作业车间调度模型,并提出了一种基于改进模拟退火算法的调度策略。为了提高算法的运行速度,采用了随机位置和轮盘赌的两种编码方式。为了避免算法陷入早熟,采用了个体调换和局部颠倒两种不同的搜索方式。最后以车间生产实际案例为背景,通过设置碳排放量和最大完工时间不同的权重系数代表不同的工厂对生产目标的不同要求,生成不同的调度方案。实验结果表明文中所提出的基于改进模拟退火算法的调度策略在加入低碳要求的车间调度中是可行和有效的。     

柔性制造车间天车自动调度系统研究

以销定产经营模式下,柔性车间存在天车无序调度的问题。通过车间生产过程数学化描述对天车调度目的做了分析。为了提高车间整体效率,给出天车调度的约束条件和调度优先原则,使调度能够满足柔性制造生产需求。     

考虑低碳的柔性作业车间调度问题研究

针对面向绿色制造的车间调度问题,将低碳因素作为影响因子考虑到模型中,构建低碳生产下的多目标柔性作业车间调度模型,并提出改进的免疫遗传算法求解模型。算法改进初始种群的形成机制,以提高收敛速度和改善求解质量,采用合理的选择策略机制、交叉和变异方式,结合记忆库设计熵值移除法筛选Pareto解集,以提高算法的搜索能力和避免算法陷入早熟。运用MATLAB编程运算实例,实验结果表明,该方法能够有效地解决了绿色制造中低碳的多目标调度优化问题。     

精密注射模柔性制造中的智能调度研究现状分析

以带AGV搬运系统的精密注射模车间生产特点为背景,介绍了精密注射模柔性制造车间的生产调度。指出AGV作为柔性制造系统中的物流模块,其运输特点和运输路线对生产调度目标有重大影响。根据不同的调度目标和需求,阐述了柔性制造车间的调度种类,并对带AGV系统的精密注射模柔性制造车间调度算法的研究现状进行了分析归纳和总结。     

基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度

为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。     

基于自适应NSGA-Ⅱ算法的柔性车间多目标生产调度

针对大型军工电子装备企业的组件制造生产调度问题,建立了以最小化最大完工时间、生产成本和最大设备负荷为目标的柔性车间生产调度模型。依据柔性车间多目标调度问题的特点,提出了一种改进的自适应NSGA-Ⅱ算法,在遗传算法的不同阶段动态的调整交叉和变异的概率,提高了算法的计算效率。同时,为了提高种群多样性、避免非法解产生和最优解丢失,该算法对工序和设备进行独立的交叉和变异操作,并采用独立于种群的精英保留策略。最后通过实例验证了算法的有效性,相较于初始输入的最大完工时间、生产成本和设备负荷分别减少了34.97%、9.80%和31.63%。     

基于改进粒子群算法的六自由度机械臂时间最优轨迹规划

针对六自由度机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种基于改进粒子群算法的4-3-4混合多项式插值轨迹规划算法。算法采用自适应惯性权重,它能根据搜索过程的各个阶段采用相应大小的权重,有利于跳出局部最优陷阱,保持粒子群多样性;以非线性学习因子代替传统粒子群算法中固定的学习因子,有效提高算法的收敛速度和求解精度。通过MATLAB进行仿真验证,结果表明改进粒子群算法收敛速度提高46%,寻优精度提高38%,同时机械臂轨迹规划时间缩短了大约36%,充分地证明了该轨迹规划算法的可靠性和优越性。     

面向柔性作业车间的动态调整权重启发式算法

针对柔性作业车间绿色生产以及生产均衡性问题,提出一种面向柔性作业车间绿色生产的动态调整权重启发式算法。首先,根据柔性作业车间生产特点构建时间、能耗节能调度优化模型,基于调度模型提出综合优先规则,依据此规则对调度优先级进行干预,实现设备与工序的分层优化,获得高效、低耗的生产方案。在每一次迭代寻优过程中,通过缩短时间、能耗指标值与平均聚集距离的偏差率动态调整指标权重系数,保证时间、能耗选择的均衡性,避免优化过程陷入局部收敛,同时指导下一阶段的选择。最后,通过案例分析对比不同算法的优化结果,验证算法的有效性及准确性,为柔性作业车间生产提供指导。     

面向离散制造物联车间的UWB实时定位系统设计

离散型制造业生产过程复杂多变,制造资源具有更为广泛的动态特性,为进行有效的制造资源管理控制,实现制造物联车间实时位置数据的采集,基于制造物联事件主动感知技术架构,提出了一种离散制造物联车间资源定位管理模型,设计了一种基于超宽带技术的制造资源定位系统,改进了一种基于自适应阈值函数的小波阈值去噪算法并实现,能够有效降低外界因素的干扰,减少定位误差,实现对离散制造车间制造资源的实时定位,有效获取人员、物料、物流车辆等制造资源的位置数据,便于进行资源感知和调度管理,从而提升管理标准及产品品质。     

一种求解柔性作业车间调度问题的混合智能算法

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子群算法优化融合的混合智能算法,并将其应用于解决多目标柔性作业车间调度问题.采用蚁群算法寻径生成初始群体,利用遗传算法进行调度路径的优化,利用粒子群算法对蚁群算法中的信息素进行优化,优势互补.最后通过仿真实例验证了该算法的可行性和有效性.     

基于改进NSGA-II算法的高维多目标柔性冲压车间生产调度优化

为了优化柔性冲压车间的生产调度、减少车间的生产能耗、实现绿色可持续发展，以车间总能耗、最大完工时间、总拖期、设备总负载最小为目标，建立了高维多目标柔性车间调度模型。提出改进的二代非支配排序遗传算法NSGA-II,该算法优化了局部搜索操作、精英选择策略、交叉和变异概率。根据柔性冲压车间的生产实例，利用传统和改进的NSGA-II算法分别对4个目标函数进行求解，并对各目标的优化迭代过程进行对比，验证了改进算法的有效性。同时，采用优劣解距离法选取一个调度方案，与基于传统NSGA-II算法求出的生产调度方案相比，改进算法得出的调度方案的车间总能耗降低了22.1%、最大完工时间缩短了14.8%、设备总负载减少了11.6%。     

基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制（英文）

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,同时采用增加粒子交互性策略及先增后减的惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了递减策略中存在的缺陷。将改进后的算法与PID型单神经元相结合,并将其用于热连轧活套解耦控制系统。仿真试验表明:该算法较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决活套系统高度张力耦合问题提供了一种新的有效途径。     

基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法———混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,同时采用增加粒子交互性策略及先增后减的惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了递减策略中存在的缺陷。将改进后的算法与PID型单神经元相结合,并将其用于热连轧活套解耦控制系统。仿真试验表明：该算法较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决活套系统高度张力耦合问题提供了一种新的有效途径。     

基于强繁殖NSGA-Ⅱ算法的柔性车间调度多目标优化

为了实现减少车间完工时间、机器总负荷和车间能耗等优化目标,提出了基于强繁殖NSGA-Ⅱ算法的柔性车间调度优化方法。对柔性车间调度问题进行了描述,建立了车间调度的多目标优化模型,给出了调度问题编码和甘特图解码方法。以NSGA-Ⅱ算法为基础,根据繁殖能力的不同将染色体分为强繁殖子群和普通子群,两个子群根据自身特点使用不同的遗传操作,从而给出了强繁殖NSGA-Ⅱ算法。将强繁殖NSGA-Ⅱ算法应用于柔性车间调度优化,改进算法求解的Pareto解集分布优于传统NSGA-Ⅱ算法;选择一个折中解进行验证,强繁殖NSGA-Ⅱ算法解的甘特图完工时间、机器总负荷、车间能耗均小于传统NSGA-Ⅱ算法解的参数,验证了NSGA-Ⅱ算法在柔性车间调度多目标优化中的优越性。     

基于MPSO-BP对5A06铝合金薄壁件变形预测

为预测不同铣削参数下的5A06铝合金薄壁件的加工变形,文章基于BP神经网络和粒子群算法提出了一种新的方法,该方法对粒子群算法中的惯性权重和学习因子进行动态调整并提出了新的惯性权值自适应策略,之后对相关参数进行优化形成改进粒子群优化算法,最后用改进后的粒子群算法优化BP神经网络并将优化后的BP神经网络用于5A06铝合金薄壁件加工变形预测。仿真实验结果表明:MPSO-BP相对于PSO-BP和BP有较小的预测误差,现场加工实验结果进一步说明了MPSO-BP具有良好的预测精度。