应用萤火虫算法求解基于学习效应的PFSP问题

针对置换流水车间调度问题,应用学习效应理论,将工件的加工时间与工件的加工位置建立联系,缩短了工件的最大完工时间,并将不同学习率下的最小化最大完工时间进行比较,给生产制造企业合理安排生产计划提供借鉴。应用MATLAB软件编写萤火虫算法,对建立的模型进行仿真测试,通过与粒子群算法和遗传算法进行结果对比,验证了算法的有效性,在此基础上求解出具有不同学习率的置换流水车间调度问题的最小化最大完工时间。     

改进离散粒子群算法求解柔性流水车间调度问题

针对以最小化完工时间为目标的柔性流水车间调度问题(FFSP),提出了一种改进离散粒子群(DPSO)算法.所提算法重新定义粒子速度和位置的相关算子,并引入编码矩阵和解码矩阵来表示工件、机器以及调度之间的关系.为了提高柔性流水车间调度问题求解的改进离散粒子群算法的初始群体质量,通过分析初始机器选择与调度总完工时间的关系,首次提出一种基于NEH算法的最短用时分解策略算法.仿真实验结果表明,该算法在求解柔性流水车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法.     

PFSP 问题的混和CHIO算法优化

在冠状病毒群体免疫优化算法基础上进行了改进形成了一种求解置换流水车间调度问题的混合算法. 在群体免疫进化阶段使用了动态改变扩展速率的策略平衡了算法探索能力与开发能力, 在重生阶段后增加基于差分进化的交叉阶段以增强最优解的挖掘能力; 采用基于最小位置值的方式实现置换流水车间调度问题解的编码与解码. 以最小化最大完工时间为求解目标, 在21个Reeves测试实例上进行了实验, 实验结果表明了提出算法在求解置换流水车间调度问题上的有效性.     

应用混沌烟花算法求解置换流水车间问题

改进烟花算法求解置换流水车间问题。用最大位置法编码,将连续变量映射到离散空间。引入动态半径因子,平衡局部搜索与全局搜索。精英个体混沌搜索,进一步挖掘个体信息。用锦标赛策略替代原有的选择算子,群体中的优良个体被选择的概率增大。通过正交实验选择合适参数,求解Car类和Rec类基准问题。与基本烟花算法、萤火虫算法和粒子群算法的对比实验说明,改进后的混沌烟花算法在寻优率、寻优速度等上具有一定的优势,是求解置换流水车间问题的有效工具。     

求解置换流水车间调度问题的混合蚁群算法

针对最大—最小蚂蚁系统在解决置换流水车间调度问题时易陷入局部最优的问题,引入最好—最差蚂蚁系统中的信息素变异和重置规则,提出了一种混合蚁群算法。使信息素矩阵变异并在搜索过程停滞时重置信息素矩阵以在搜索过程中引入多样性。在基准问题集上的对比实验表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力。     

一种求解混合零空闲置换流水车间调度禁忌分布估计算法

结合混合零空闲置换流水车间调度问题MNPFSP(Mixed no-idle permutation flowshop scheduling problem)的特性,运用基于概率模型的分布估计算法解决该问题。算法将启发式算法融入分布估计算法中提高了初始解的质量。为了避免算法陷入局部最优,将禁忌算法融入分布估计算法中,提出一种禁忌分布估计算法求解混合零空闲置换流水车间问题。为了提高种群的多样性,加入了三种邻域搜索。实例测试结果显示,该算法求解混合零空闲置换流水车间问题具有很好的优势。     

应用模拟植物生长算法求解置换流水车间调度问题*

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于模拟植物生长的调度算法。该算法利用置换流水车间调度的有向图表示,提出了可交换节点集概念,并将其融入模拟植物生长算法中,解决置换流水车间调度问题。采用所提算法对置换流水车间调度问题的基准数据进行测试,并比对标准遗传算法,结果表明算法的有效性。     

一种用于PFSP节能优化的混合禁忌搜索算法

为了追求节能减排与净利润最大化,建立一种置换流水车间订单接受与调度模型。禁忌搜索是一类启发式全局搜索算法,传统禁忌搜索对初始解依赖较大,没有对考虑能效的置换流水车间调度问题进行更深入的优化。鉴于问题的复杂性,提出了一种节能混合禁忌搜索算法,结合了NEH构造启发式算法的优势,并在该算法中设计了订单接受与拒绝编码方式、能耗调整与交货期配置策略。最后采用大量随机实例对性能进行分析。实验结果表明,通过上述改进,改善了算法的全局搜索能力与解决复杂模型的寻优能力,节能混合禁忌搜索较单一算法而言性能更优,可以有效增加企业总净利润,降低能源消耗。     

工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度算法

有限等待限定了工件在相邻机器间的等待时间上下限,普遍存在于中间产品性质不稳定且存在运输作业的车间环境中.工件可拒绝的有限等待置换流水车间调度是对工件拒绝和工件调度的联合决策,要求确定拒绝工件集合并给出被接受工件的调度方案.针对这一联合决策问题,以最小化总拒绝成本与总拖期成本之和为目标,并为最大完工时间(Makespan)设置上限约束,结合问题特征提出一种协同进化遗传算法.该算法将染色体编码分解为工件拒绝和工件序列两个子集,基于调度规则生成初始种群,引入协同进化策略依次进化子集种群,并提出基于记忆的动态概率参数设计方法以确定遗传算子的执行概率,设计解码规则以保证解的可行性并优化总成本.最后,通过数据实验验证了所提出算法及相关策略的可行性和有效性,并分析了问题参数对算法性能的影响.     

求解FFS问题的混合搜索机制粒子群算法

针对柔性流水车间调度(flexible flow shop scheduling,FFS)问题,提出了一种混合搜索机制粒子群算法(multi-search mechanism particle swarm optimization algorithm,MMPSO),以期获得柔性流水车间调度问题的优化解。在分析柔性流水车间调度问题特点的基础上,设计了针对该问题的粒子信息编码方案,提出了瓶颈机器消除算法以提升初始种群的质量;同时在个体极值搜索中采用NEH-Greedy搜索算法,在全体极值搜索中采用SADA(simulated snnealing disturb algorithm)搜索算法以扩大搜索范围,提高可行解质量,加快收敛速度,在算法迭代搜索过程中对全体极值进行RPA(random perturbation algorithm)操作以避免算法陷入局部最优。实验结果表明,MMPSO算法能够以较快的收敛速度获得柔性流水车间调度问题的一个较好的优化解。