一种改进混合遗传算法解决车间作业调度问题的研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向,由于其固有的计算复杂性(NP-Hard),一般无法利用经典方法求出最优解.针对作业车间调度问题,提出一种求解作业车间调度问题改进的遗传算法.该算法对交叉算子和变异算子进行改进,并将遗传算法和启发式算法相结合,建立一种混合算法框架,能有效避免局部最优.通过实例的计算和分析,取得了良好的调度效果,论证了算法的有效性和稳定性.     

求解多目标柔性作业车间调度问题的离散人工蜂群算法

作业车间调度问题是一类典型的组合优化问题,要求多个作业在不同的机器上进行加工,目的是获得最好的作业加工序列,以满足特定的性能指标。柔性作业车间调度问题是对传统的作业车间调度问题的进一步扩展,由于求解的复杂性,使得传统方法很难在有效的时间内获得问题的最优解。人工蜂群算法是近年来提出的一种受生物行为启发的优化算法,该算法主要通过模拟蜜蜂的觅食来实现问题的求解。提出了一种离散的人工蜂群算法于求解柔性作业车间调度问题,算法通过交叉方式来搜索潜在的更好的蜜源,并采用自适应的变异策略来降低早熟收敛的可能性。最后通过对比实验证明算法对于求解多目标柔性作业车间调度问题是有效的。     

基于狮群算法的数字孪生车间调度问题优化

针对柔性作业车间调度问题,提出一种基于狮群算法的数字孪生柔性作业车间调度方法。基于实际生产过程的需求,使用狮群算法生成柔性作业车间调度初始方案,建立物理车间与虚拟车间实时交互的数字孪生柔性作业车间调度模型,在搭建的虚拟车间中对初始调度方案根据设备利用率进行方案优化。采用数字孪生模型解决设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。通过使用真实车间数据对机加工车间生产调度过程试验,结果表明,采用狮群算法求解柔性作业车间调度问题,搜寻能力强,搜索速度快,可以在不同规模的问题中找到更优的解决方案;狮群算法结合数字孪生的柔性作业车间调度方案能够整体优化系统性能,有效处理扰动带来的延长生产时间问题。     

混合遗传算法求解包含柔性工艺的作业车间调度问题

针对离散制造企业中通常采用柔性工艺设计这一类新的作业车间调度问题,对传统的柔性作业车间调度问题进行了扩展,建立了包含柔性工艺的作业车间调度问题的数学模型.针对问题中在作业调度同时进行柔性工艺选择的特点,设计了改进的遗传算法染色体编码方式和遗传算子,在此基础上,结合变邻域搜索算法,设计了4种不同的邻域结构以产生邻域解,从而提高遗传算法的邻域搜索性能.最后以某轴承公司的实际调度数据为实例,将该算法进行实例测试,并与其他现有的方法相比较,验证了所设计算法的有效性.     

基于正态云模型的自适应细菌觅食优化算法

在研究细菌觅食算法趋化、复制、迁徙操作等相关理论的基础上,将云模型和遗传算法相关理论引入,对细菌觅食算法进行优化和改进,在趋化操作中运用X条件云发生器自适应调整细菌灵敏度,控制游动步长,提高了算法的收敛速度;在复制操作中利用遗传算法交叉编译原理,设计交叉算子和遗传算子对算法的复制操作改进,提高算法的局部搜索能力和种群的多样性;在迁徙操作中,利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,增强了算法全局寻优能力。最后将改进后的算法应用于自动组卷系统,并与遗传算法进行实验结果比较分析。     

求解柔性作业车间调度的岛屿模型遗传算法

针对多品种小批量复杂产品生产的调度优化问题,结合柔性作业车间调度问题与统一计算设备架构的特点,提出了一种求解柔性作业车间调度问题的岛屿模型遗传算法.设计了统一计算设备架构的存储模型及执行模型,给出了染色体编码、解码方式,并改进了遗传算法的选择、交叉、变异操作,最后定义了迁移操作.算法提高了遗传算法在统一计算设备架构上的并行处理效率,使用标准实验数据进行测试,结果表明了使用岛屿模型遗传算法求解柔性作业车间调度问题是有效的和可行的.     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

应用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,针对柔性作业车间问题的特点提出了一种新颖直观的双子串基因编码方法,并设计了独特的交叉和变异算子,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复和重建过程,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度是有效的.     

多阶段连续型柔性制药车间调度

针对包含易变质药品的柔性均衡制药车间调度问题,提出一种基于列生成框架的算法.通过设计面向虚拟作业对的排序策略,表征制药过程中的无等待现象,利用动态规划方法求解由原调度问题衍生出的价格问题,并设计改进的分支定界算法求得最终的调度方案.由不同规模的数值实验可知,对于规模较小的多阶段连续型柔性制药车间调度问题,提出的算法可求得最优解;对于传统优化软件难以求解的较大规模问题,该算法仍可在较短时间内得到高质量的药品生产调度方案,从而验证了该调度算法的有效性,并可为实际连续型柔性制药车间提供辅助排程决策.     

柔性作业车间调度的分布式粒子群优化算法

针对柔性作业车间调度问题的特性,提出了一种分布式粒子群优化算法以求解柔性作业车间调度问题,该算法以最小化最大完工时间为目标,为解决传统粒子群算法在遇到突发事件时不能实时进行响应做出合理决策的问题,在算法中设计了两个多Agent粒子群优化模型。最后,使用经典算例对算法进行了验证,实验表明多Agent粒子群优化模型具有合理性,该算法能够有效解决柔性作业车间调度问题。     

基于多目标差分进化算法的机加工柔性作业车间调度

柔性作业车间的多品种、多件数导致调度难度大、耗费时间较长和成本较高,为此,以最大完工时间、能耗和刀具损耗数量为优化目标,考虑返工、次序的准备时间和批量调度约束,建立了多目标机加工柔性作业车间调度模型.提出一种引入综合考虑能耗和加工时间的轮盘赌初始化策略.针对传统差分进化算法交叉得到的子代机器部分质量较差,提出一种机器选择的策略,以此对差分进化算法进行了改进.将改进后的差分进化算法应用于机加工柔性作业车间调度,并与传统差分进化算法在机加工柔性作业车间调度进行多组实验对比.结果表明：改进差分进化在机加工柔性作业车间调度较传统差分进化算法具有收敛速度较快、鲁棒性较好的优点,优化后各机器负载更为均衡,可有效解决多目标机加工柔性作业车间调度问题,为多品种、多件数类排产任务提供了一种良好的指导方案.     

一种改进的自然数编码遗传算法在非满载时间窗车辆优化调度问题中的应用

用改进的一种顺序交叉算子代替实数编码遗传算法中的标准顺序交叉算子,应用于时间窗车辆调度优化问题的求解,克服了标准顺序交叉算子在求解该问题时局部寻优能力的不足.一组仿真实验结果表明,改进的顺序交叉算子具有很好的局部寻优能力,改进的算法求解时间窗VSP问题收敛性明显好于标准遗传算法.     

基于改进Jaya算法的双资源约束柔性作业车间调度

考虑工人操作熟练度对双资源约束柔性作业车间调度的影响,提出改进的Jaya算法对其进行求解。与经典柔性作业车间不同的是,双资源约束柔性作业车间调度问题（DRCFJSP）需要同时处理工件排序、设备分配和工人指派3个子问题。通过改进标准Jaya算法以使其适用于求解具有最小完工时间准则的DRCFJSP,具体改进包括设计三维向量编码方案,结合设备、工人和工件的集成特征进行种群初始化,围绕车间调度离散化特点扩展算法更新迭代机制,并设计了基于关键路径的局部邻域搜索策略和接受准则。对扩展后的柔性作业车间测试算例进行求解,并与现有算法进行比较,结果表明：本文算法具有一定的有效性和优越性,表明本文优化调度方法能在有限的资源下实现人员合理配置和工件快速排序。     

带时间窗的负载均衡物料配送模型研究与算法实现

针对带时间窗的车间物料配送优化问题,为减少配送作业人数、均衡车辆负载和减少物料配送总时间,建立以调用作业人数最少、车辆负载均衡和总配送时间最短为目标的多目标优化模型,并提出一种改进混合教与学算法对模型进行求解。该算法在原算法基础上加入辅导教学机制和分科目学习策略以提高算法寻优速度,采用随机惯性权重平衡算法的开采与探测能力,在"学"阶段之后设计教师个体局部寻优算子和三种变异算子以提高算法的寻优精度。以某叉车装配车间的物料配送实例为仿真对象进行仿真实验,实验结果验证了该模型和算法的有效性。与粒子群算法、标准教与学算法、改进教与学算法和遗传算法相比,改进混合教与学算法具有较高的寻优精度和寻优效率。     

基于离散量子微粒群优化的作业车间调度

针对强非确定性多项式难的作业车间调度(JSP)问题,提出一种离散量子微粒群优化算法(DQPSO).该算法基于量子态波函数描述微粒群粒子位置,结合遗传算法中的交叉、变异操作,采用随机键编码方法对连续空间内的解进行离散化,使得DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题.另外,针对JSP的复杂性,通过引入2层结构的局部搜索策略,构造在局部优化解附近不同搜索半径的微粒,增强算法的搜索能力,进一步提高解的多样性和寻优质量.应用结果表明,对大部分作业车间调度测试算例,DQPSO表现出更有效的寻优性能.     

基于集合的细菌群优化算法

针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种离散空间和连续空间之间相互转换的规则,同时用集合对细菌觅食优化算法中的算术运算符形式化描述。仿真试验结果表明:基于集合的细菌群优化算法避免了早熟现象,寻优结果优于蚁群算法且接近基于集合的粒子群算法。     

改进的细菌觅食算法在图像分割中的应用

针对一些仿生算法应用于图像分割时其搜索速度缓慢,易陷入局部最优等问题,提出一种改进的细菌觅食算法,并将其应用到图像分割领域。首先,把传统细菌觅食算法的趋化算子的固定步长替换为动态步长,把其迁徙算子的固定迁徙概率替换为动态迁徙概率;然后,利用图像的灰度直方图作为特征,并使用改进的细菌觅食算法进行图像分割。实验结果表明,使用基于改进细菌觅食算法的图像分割方法,在准确率和速度方面都优于其他传统仿生算法。     

用自适应遗传算法求解一类组合调度优化问题

针对JobShop组合调度优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上增加了重构和局部寻优操作,构造了新的交叉和变异算子,自适应地确定交叉和变异概率,提高了算法的搜索效率.算例表明,该算法能有效求解JobShop调度等组合优化问题.     

改进遗传算法求解织造车间并行批调度问题

针对织造车间并行批处理调度问题,提出一种改进遗传算法用于最大完工时间最小化求解。首先,采 用实数编码方式进行编码操作;然后,引入模拟退火算法的 Metropolis 机制,从而增强遗传算子在该调度问题 的可行解集空间中寻优的能力;最后,通过随机生成的 150 个仿真测试集对算法进行求解性能上的比较分析, 并将测试结果与文献中提到的 BSNRPSO 算法和另外一种差分进化算法进行比较分析。经过实验证明,本文改进 遗传算法在求解性能上明显优于对比算法。     

求解扩展双资源约束作业车间调度的分支种群遗传算法

根据扩展双资源约束作业车间调度问题的特点,构造了一种混合遗传算法进行求解:以分支种群为载体继承遗传进化经验,利用精英进化算子、基于扇形分割的轮盘赌选择算子及邻域搜索等机制,进一步优化了算法性能。通过分析策略对比仿真、算法性能对比仿真等实验,结果表明上述各种优化机制可行,且对于算法运算效率与寻优性能的优化效果均有良好表现。     

求解车间调度问题的双禁忌表禁忌搜索算法

针对车间调度问题的特点,为解决传统禁忌搜索算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种求解车间调度问题改进的禁忌搜索算法—双禁忌表禁忌搜索算法,该算法通过建立双禁忌表避免在搜索最优解时出现循环的现象.通过该算法与TSAB算法进行比较可知,该算法具有较强的寻优能力.