改进初始种群的遗传算法解决柔性车间调度

初始种群对遗传算法求解的质量和速度有决定性影响,传统遗传算法求解FJSP问题时,一般是随机生成初始种群,在迭代初期会形成许多无效方案,只有经过复杂的运算才会形成较优的方案,这样就会降低算法的收敛速度,对柔性作业车间调度的特点进行研究之后,提出了对初始种群给予基于全程检索规则编码生成初始种群的策略,提高初始种群质量的同时,也不会失去其多样性,而且还能提高全局收敛性。实例用改进的遗传算法,将结果与用传统遗传算法得到的结果比较,证明了改进算法的优势。     

超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究

针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解.首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且...     

智能制造单元生产调度算法研究

针对智能制造单元的调度问题,建立了相关的数学模型,并提出了一种改进的遗传算法来求解该问题。在算法的初始过程中加入爬山算法来提高初始解的质量,并在交叉操作时,对机器选择部分染色体采用一种由当前种群最优个体指导交叉的方法来改进交叉算子,以扩大算法的搜索能力。最后采用一个实例对该算法进行仿真验证,结果表明其性能比传统遗传算法更优。     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

改进差分进化算法求解混合流水车间调度问题

对于求解混合流水车间调度问题,标准差分进化算法存在易陷入局部极值的缺点,为此,以最小化最大完工时间为目标函数建立了仿真优化模型,并提出了一种改进差分进化算法进行求解.将所提算法结合反向学习策略生成初始种群,在差分进化中进一步引入自适应差分因子,并在个体选择机制中引入模拟退火算法的Metropolis准则,有效提高了该算...     

基于种群的多层次迭代贪婪算法优化阻塞流水车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题,提出一种有效的基于种群的多层次迭代贪婪算法进行求解。算法基于排列形式进行编码,提出NEH_PF(Nawaz-Enscore-Hamprofile fitting)算法构造初始种群,以提高初始解的质量;设计了多层次迭代贪婪算法,并基于插入、交换策略对个体进行变异,基于Path-Relinking算法对个体进行交叉,以提高个体局部搜索能力,并提出部分交叉策略来更新种群。通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性。     

混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度

针对以最大完工时间、生产成本和生产质量为目标的柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种混合离散蝙蝠算法。为了提高求解多目标柔性作业车间调度问题的混合离散蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略产生初始种群,提高了算法的全局搜索能力。同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置,有效地避免了算法早熟收敛。在计算问题的目标值上面,首次提出时钟算法。针对具体实例进行测试,试验数据表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。     

电能计量器具自动检定混合流水线调度优化研究

为提高电能计量自动化终端检测流水线检定效率,建立了以总检定时间最短为优化目标的调度模型,并提出了一种改进进化变邻域混合算法进行模型求解。针对流水线的具体特点,采用一种基于排列的编码方式,并针对并行机选择设计了相应的启发式解码规则;在进化过程中加入扰动种群,提高种群的多样性;将进化算法得到的精英解作为变邻域搜索算法的初始解,并针对问题特点设计了相应的邻域结构,防止种群陷入局部最优以提高混合算法的寻优能力。最后,基于某省级检定中心的具体实例进行数值仿真验证所提混合批组检定策略和调度算法的有效性和优越性。     

基于改进灰狼优化算法的自动导引小车路径规划及其实现原型平台

针对智能优化算法求解自动导引小车路径规划问题效率低且易早熟的缺陷,提出一种用于求解复杂环境下自动导引小车路径规划问题的改进灰狼优化算法。算法引入路径微调算子和邻域变异算子来提高灰狼优化算法的局部开发能力,又引入新的初始解生成算法提高初始种群的质量;采用改进的路径片段与障碍物相交判断算法来提高算法的运行效率,再采用新的避障算子来提高路径片段避开障碍物的效率。基于MATLAB GUI开发工具开发了带有多种智能优化算法的自动导引小车路径规划仿真原型平台,并与单种群遗传算法、多种群遗传算法和改进遗传算法进行对比,验证了改进灰狼优化算法求解自动导引小车路径规划的有效性。     

基于DFA-TS算法的柔性作业车间调度问题求解

通过对柔性作业车间调度的特点和求解该问题的智能算法的研究,提出了一种混合离散萤火虫禁忌搜索算法来求解该问题。该算法基于相似度和剩余作业时间最多的启发式规则来产生初始种群,通过对标准萤火虫算法进行改进,提出了一种离散萤火虫算法,并将该算法与禁忌搜索算法进行融合来加强局部搜索能力。最后结合实验结果证明了该算法能很好地解决柔性作业车间调度问题。