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基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度 总被引:16,自引:0,他引:16
采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对考虑工件移动时间约束的柔性作业车间调度问题,构建了以加工总成本和最大加工时间最小为目标的数学模型并用改进遗传算法求解。针对柔性作业车间调度问题(FJSP)特性,算法中采用基于工序的集成编码操作,实现工序排序和机器匹配的内在关联并由此产生可行的调度方案;根据编码结构设计了有效的交叉和变异操作,从而避免了非法调度解的出现;为克服遗传算法的早熟收敛和减少调度开销,用贪婪解码算法生成主动调度、设计了自适应变异规则并采用混合子代产生模式提高染色体适应值。最后通过测试问题的求解及数值分析,证明了算法和模型的有效性及鲁棒性。 相似文献
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针对多品种小批量的柔性作业车间调度问题,构建了多目标柔性作业车间鲁棒调度模型,在模型中考虑了工件分批加工、批量启动时间和机器故障等因素。基于以上因素的特点,设计了有效的染色体编码方法、染色体解码策略及机器故障仿真算法。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Ranked Genetic Algorithm,NRGA)的基本框架,设计了多目标优化算法,并采用有效的交叉和变异算子避免产生非法解。通过对算例的仿真实验,验证了构建的模型和设计的求解算法能够有效提高调度的鲁棒性,有效避免实际调度性能的恶化。 相似文献
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传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。 相似文献
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针对工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度问题,以最小化最大完工时间和最小化机器总负荷为目标,利用区间数表征加工时间不确定性,采用泛灰数实施作业调度,引入EDQS重调度触发机制和滚动窗口优化策略,设计了关键工序集的构造规则;采用改进的NSGA-Ⅱ算法优化关键工序集和SPT规则调度非关键工序集,从而实现完全工序集的调度。引入Hypervolume指标维护进化种群,在保证Pareto最优解集收敛性的同时维持了群体多样性,以泛灰数序关系确定最优调度方案。仿真实例不仅证明了基于工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法的可行性和有效性,而且证明该方法能够及时响应不确定性因素扰动。 相似文献
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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。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法(HGWOA)来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。 相似文献
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针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2014,(4)
为提高柔性作业车间调度问题求解的遗传算法的初始群体质量,通过分析机器选择与调度完工时间的关系,提出一种基于极限调度完工时间(Climit)最小化的机器选择初始化方法。采用机器选择链和工序顺序链双链结构编码,初始化机器选择链时,宏观上采用全局选择和局部选择分别侧重于实现对最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化;微观上采用随机次序取代工件工艺顺序选择工序,在考虑可选机器负荷的基础上进一步比较加工时间选择机器,兼顾最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化。对基准算例机器选择结果进行分析和基于遗传算法求解,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模型。针对上述模型,设计了基于血缘变异的改进非支配排序遗传算法,该算法根据计算交叉染色体的血缘关系确定变异率,优化了交叉和变异策略,解决了算法的早熟问题。针对具体实例,构建了调度模型和算法,计算结果验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对考虑工件加工时间不确定性的模糊分布式柔性作业车间调度问题(fuzzy Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, fDFJSP),将加工时间用三角模糊数表示,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种改进的人工蜂群算法进行求解。针对fDFJSP的分布式特点,设计了基于车间-工序-机器的三层编码方式,针对不同编码层,采用多种混合搜索策略,以提升算法的邻域和全局搜索能力。为测试算法的性能,设计了2组实验对5个算例进行测试,并与代表性算法进行对比。结果表明,所提算法结果总体优于其他对比算法,能够有效求解具有模糊加工时间的模糊分布式柔性作业车间调度问题。 相似文献
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采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个体并淘汰被支配个体,提高非支配解集的构造效率;结合柔性作业车间调度问题的特点和进化算法的性能,引入云模型进化策略,提出一种基于非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度算法。运用云模型揭示模糊性和随机性的优良特性维护进化种群,提高非支配解分布的广度和均匀度。利用多指标加权灰靶决策模型选择最满意调度方案。使用基准实例进行测试并比较测试结果,验证了算法的可行性和有效性;利用提出算法确定了生产实际的最满意调度方案。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2018,(12)
针对柔性作业车间调度问题,以优化最大完工时间为目标,提出一种融合改进邻域结构的混合算法。柔性作业车间调度问题机器选择是工序排序优化的前提和基础,因此,将邻域结构分两级进行:第一级跨机器移动工序,第二级同机器移动工序。对同机器移动工序方面进行了改进,结合关键工序的类型定义了相应的移动操作,对已有邻域结构进行了无效移动的精简和有效移动的扩展,提高了邻域结构的精准有效性。给出了邻域结构相应的近似移动评价方法,综合考虑算法的全局搜索能力和局部搜索能力,设计了柔性作业车间调度问题求解算法。通过采用基准算例进行测试,验证了所提方法的有效性。 相似文献