柔性制造系统的改进粒子群无死锁调度算法

基于柔性制造系统的Petri网模型,以制造期最小为优化目标,将死锁避免策略嵌入粒子群算法中,提出一种无死锁改进粒子群调度算法.该算法将粒子与工件的工序序列相对应,以位置数值的大小表示对应工件工序在执行顺序中的优先级.采用一步向前看的死锁避免策略方法对序列的可行性进行验证,提出一种跳出局部极值的策略.实例仿真结果表明了粒子群调度算法的可行性和有效性,以及改进粒子群调度算法的优越性.     

基于粒子群优化和禁忌搜索的混合调度算法

提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群优化算法。该算法采用基于先后表编码方案和新的位移更新模型,使具有连续本质的粒子群优化算法直接适用于车间调度问题。同时,利用粒子群优化算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的自适应优点,将粒子群优化算法和禁忌搜索结合起来,设计了广义粒子群优化算法和粒子群—禁忌搜索交替算法两种混合调度算法。实验结果表明,两种混合调度算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

粒子群算法在车间作业调度问题中的仿真研究

研究车间作业调度问题,优化资源配置.车间作业度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,针对传统方法在JSP应用过程中,存在速度慢、易陷入局部最优,导致车间作业调度效率低.为了解决车间作业调度效率低的难题,提出了一种粒子群算法的车间作业调度方法.该方法将每个粒子代表一种作业调度方案,以最小化加工时间作为算法的优化目标,通过粒子群之间的协作来获得最优作业调度方案.采用JSP标准测试案例在Matlab平台上对该方法进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统方法,该方法能够在最短时间找作业调度的最优解,提高了车间作业调度效率,是一个求解车间作业调度问题的有效方法.     

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

针对NP-hard性质的作业车间调度问题, 设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新, 并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索, 很好地防止了算法出现早熟收敛。通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP, 计算结果对比表明, 改进的算法具有很强的全局寻优能力; 就综合解的质量和计算效率而言, 改进算法优于标准粒子群优化算法。同时, 将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较, 验证了该改进算法的有效性。该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。     

增强现实游戏中的并发多任务模型与实时调度方法

增强现实游戏软件系统属于典型的多任务并发实时系统.针对传统的分时调度模型不能很好地应对其实时调度的问题,提出一种基于抢占式时间Petri网和粒子群算法的方法.首先建立基于抢占式时间Petri网的并发多任务模型,描述了各任务线程的资源占用、时间性能指标和优先级关系等;其次提出基于粒子群算法的任务优化序列搜索方法,并通过构建应用实例阐述了使用该方法进行系统调度优化的典型过程.与相关的任务调度算法进行对比分析的结果表明,该方法具有良好的实时性能特征.     

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题

针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。     

作业车间动态调度建模与仿真研究

针对作业车间动态调度问题进行了分析和建模,应用多微粒群协同优化理论,提出了一种制造业作业车间动态调度优化算法,通过基于Matlab的模拟与仿真,验证了本算法的有效性和高效性.     

基于Petri网的JSP动态分类调度

以带有控制器的 Petri 网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模,通过构建Petri 网控制器使系统的运行满足期望的目标,同时利用混合遗传算法获得调度结果,用于解决作业车间的加工受到机床、操作工人等资源制约条件下的动态优化调度。为了保证生产的平稳性,最大限度地维持车间的生产能力,提出了针对不同的扰动进行分类处理的新方法,首先基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据机床故障修复后以及工人回岗后剩余任务的多少决定是否进行再一次的调度,最后对算法进行了仿真研究。     

改进的粒子群算法在多目标车间调度的应用

利用粒子群算法解决车间调度问题,是一种有效的策略。对粒子群算法进行分析,针对多目标的柔性车间调度问题,构建了以加工时间最小化、加工成本最小化和单机器最大负荷最小化的多目标柔性车间调度模型。提出基于交叉变异的变参粒子群算法,以提高其跳出局部最优快速达到全局最优的能力。同时,引入智能小车概念,将运输时间考虑到此调度中。并将该方法用于某离散制造业的柔性车间作业调度中,最后验证了该算法的实用性及高效性。     

一种用于车间作业调度问题的智能枚举算法

车间作业调度问题是优化组合中一个著名的难题,即使规模不大的算例,优化算法的时间也很长。文章提出了一种求解车间作业调度问题的快速智能枚举算法,选取了22个标准算例作为算法的测试试验集,该算法在较短的时间内找到了17个算例的最优解,试验结果表明智能枚举算法确实是一种快速的、有效的求解车间作业调度问题的近似算法。     

相关工件车间调度问题的拓扑算法

针对加工装配型离散制造企业实际生产的特点,提出了一类用于表示工序之间偏序关系的相关工件车间调度问题。为了利用已有的求解表示工序之间的线序关系的传统车间调度算法求解相关工件车间调度问题,设计了一种拓扑算法,该算法能够将工序之间的偏序关系转化为线序关系,将相关工件车间调度问题转化为传统的车间调度问题,通过实证研究,结果表明了拓扑算法是可行和高效的。     

遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

作业车间调度转换瓶颈算法可行性研究

讨论了转换瓶颈( SB) 算法在解作业车间调度问题时需要解决的子问题。转换瓶颈算法是解决作业车间调度最小makespan( 完工时间) 问题的有效启发式算法。它是基于反复地解决某些单机调度问题这样的子问题。然而所解决的单机调度问题的解可能会导致算法最终得不到可行解, 即使是单机调度最优解也可能得到不可行解。为此, 给出了一个简单的反例证明了产生不可行解的情况, 并对产生不可行解的原因作了详细分析。该研究有利于对转换瓶颈技术进行更好的理解和应用。     

考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

作业车间调度转换瓶颈算法的不可行解问题

文章讨论了作业车间调度问题转换瓶颈算法的一个缺陷。转换瓶颈算法是解决作业车间调度最小makespan(完工时间)问题的很有效的启发式算法。它是基于反复的解决某些单机调度问题。然而在转换瓶颈算法中用Carlier算法解单机调度问题并不总能得到可行解,文中给出了一个反例证明了有产生不可行解的情况。另外,文章还以简洁的方法证明了转换瓶颈算法若用Schrage算法替代Carlier算法解单机调度问题不会产生不可行解。     

Scheduling jobs and maintenances in flexible job shop with a hybrid genetic algorithm

Most flexible job shop scheduling models assume that the machines are available all of the time. However, in most realistic situations, machines may be unavailable due to maintenances, pre-schedules and so on. In this paper, we study the flexible job shop scheduling problem with availability constraints. The availability constraints are non-fixed in that the completion time of the maintenance tasks is not fixed and has to be determined during the scheduling procedure. We then propose a hybrid genetic algorithm to solve the flexible job shop scheduling problem with non-fixed availability constraints (fJSP-nfa). The genetic algorithm uses an innovative representation method and applies genetic operations in phenotype space in order to enhance the inheritability. We also define two kinds of neighbourhood for the problem based on the concept of critical path. A local search procedure is then integrated under the framework of the genetic algorithm. Representative flexible job shop scheduling benchmark problems and fJSP-nfa problems are solved in order to test the effectiveness and efficiency of the suggested methodology. Received: June 2005 /Accepted: December 2005     

求解柔性作业车间调度的GATOC混合方法

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在可选加工机器集中任意一台上加工,加工时间随加工机器不同而不同。针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种基于约束理论的局部搜索方法,对关键路径上的机器的负荷率进行比较,寻找瓶颈机器,以保证各机器之间的负荷平衡。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计多种变异操作,增加种群多样性。为了更好保留每代中的优良解,设计了基于海明距离的精英解保留策略。运用提出的算法求解基准测试问题,验证了算法的可行性和有效性。     

多目标军用飞机维修作业调度优化研究

为提升维修作业与现代战机的适应程度,对军用飞机维修作业调度模型构建与调度优化算法设计进行探讨。在沿用柔性作业车间调度问题的形式化描述构建维修作业调度模型的基础上,选取遗传算法对执行步骤进行设计,引入耦合算子重新调整工序排序部分染色体以避免染色体违背耦合约束无法解码的情况发生,并采用维修作业调度案例与Brandimarte测试数据验证多目标调度优化算法的适用性与优化性。维修作业调度模型构建与调度优化算法的探讨促进维修管理的精细化,为调度相关领域的深入研究拓宽思路。     

基于改进的基因表达式编程算法在作业车间调度问题中的应用

文章提出一种新颖的方法一改进的基因表达式编程算法来求解作业车间调度问题。作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型,基因表达式编程算法结合了遗传算法和遗传编程的优点,具有更强的解决问题能力,对基因表达式编程算法进行改进使其在作业车间调度问题的应用上更加有效;最后应用一个实例来验证提出方法的有效性。