基于遗传规划的作业车间调度算法研究

遗传规划很少应用于解决调度问题,对此,研究一种进化算法--遗传规划算法在作业车间调度中的应用,并对其做了改进.结合Read线性编码和基于工序的编码设计了新的编码策略,使编码后的个体更容易进行遗传操作,大大提高了运算效率;同时对交叉算子进行了改进,以防子代中非法解的产生.通过对作业车间调度问题标准测试集的求解.所得结果验证了该算法求解作业车间调度问题的有效性.     

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。     

改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.     

批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法

提出了一种批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法。针对批量生产柔性作业车间多目标调度问题特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。提出了5种批量生产柔性作业车间精细化调度技术;设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用矩阵编码技术进行编码,采用分段交叉和分段变异的遗传算子实现遗传进化,应用上述5种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。通过案例分析验证了该方法的有效性。     

基于改进遗传进化算法的复杂作业流程调度

为了提高车间或者工业生产速度和质量,需要对生产中复杂作业流程调度进行研究。当前算法利用调度静态求解法和动态优化法实现复杂作业流程的调度。该算法没有相关策略的制定,也没有高效的理论作为支撑,导致该算法存在调度效率低,资源的利用率和环境适应能力较差等问题。为此,提出基于改进遗传进化算法的复杂作业流程调度。该算法先对复杂作业流程调度问题进行描述,针对调度问题描述,利用改进遗传进化算法对车间作业调度问题进行解决,将问题描述中的数学规划模型建立在规定的定义上。然后构建合适的编码实现改进遗传进化算法正常运行,过程中按一定要求对JSSP染色体进行编码,选择初始种群,并对适应度函数进行计算,引入交叉算子和变异算子扩大寻优范围。最后利用无延迟作业计划解决死锁状况,并通过调度过程流程图和作业调度整体结构流程图实现调度。实验结果表明,本文所提算法充分利用了现有资源实现了复杂作业流程的高效调度,同时也具有比较好的适应能力和灵活性。     

基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型;针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略;同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题;与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.     

基于遗传规划的作业车间调度算法研究

遗传规划很少应用于解决调度问题,对此,研究一种进化算法---遗传规划算法在作业车间调度中的应用,并对其做了改进.结合Read线性编码和基于工序的编码设计了新的编码策略,使编码后的个体更容易进行遗传操作,大大提高了运算效率;同时对交叉算子进行了改进,以防子代中非法解的产生.通过对作业车间调度问题标准测试集的求解,所得结果验证了该算法求解作业车间调度问题的有效性.

     

改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题

模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现,针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上,因此提出一种改进的灰狼优化算法（improved grey wolf optimization,IGWO）求解以最小化模糊完成时间和最小化模糊机器总负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题。该算法首先采用双层编码将IGWO离散化,设计一种基于HV贡献度的策略提高种群多样性;然后使用强化学习方法确定全局和局部的搜索参数,改进两种交叉算子协助个体在不同更新模式下的进化;接着使用两级变邻域和四种替换策略提高局部搜索能力;最后在多个测例上进行多组实验分析验证改进策略的有效性。在多数测例上,IGWO的性能要优于对比算法,具有良好的收敛性和分布性。     

生物地理学算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题,对生物地理学优化算法中的迁移操作和突变操作进行改进,提出一种改进的生物地理学优化算法。在算法初始阶段采用混合初始化的方法,提高初始种群质量;对迁移操作和突变操作采用不同选择方法,提高算法全局搜索能力,加快收敛速度。通过编程仿真对柔性作业车间调度问题标准测试算例进行运算,并与其他文献中的计算结果进行比较,验证了该算法是可行和有效的,也可用于其他车间调度问题中。     

基于改进NSGA-Ⅲ算法的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题求解效率低的难题,提出了一种改进NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ)调度优化算法。首先,建立了考虑直接能耗和间接能耗的多目标柔性作业车间调度模型;然后,结合两段式编码设计了一种混合分配策略,应用于种群的初始化,并通过进化算子确定子代种群的生成;最后,基于参考点的小生境选择策略,利用双层正交边界交叉方法生成一组预定的参考点,并根据种群熵值变化率设计自适应淘汰策略用于非支配精英存储策略。通过对11个作业车间调度问题算例进行改造,验证了改进算法求解多目标柔性作业车间调度问题具有较高的求解质量和求解效率。