基于自适应遗传算法的模具生产调度研究

研究了一种基于自适应遗传算法的模具企业车间作业调度算法,建立了调度问题的数学模型,给出了具体的遗传操作算子设计方法.针对离散型模具生产的工艺特征,设计了生产单元分配方法,将生产单元作为调度对象.该算法改进了传统的基于工序的编码方法,给出了一种动态调整交叉概率和变异概率的计算方法.对实际模具企业的生产调度求解结果表明,该...     

多资源作业车间的混合自适应GA优化调度

针对多资源约束的车间调度问题,将启发式算法和自适应GA优化方法结合起来,提出了混合自适应GA方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式调度算法中优先规则对调度目标的影响,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为自适应因子,使得交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率,克服了启发式算法和普通GA的缺陷.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,混合自适应GA算法可以很好的解决作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

改进遗传算法解决柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在多台机器中的任意一台上加工.针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,并设计一种初始解产生机制和两种有效的交叉和变异操作.为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计了精英解保留策略和子代产生模式结合的改进遗传算法应用于该调度问题.最后运用提出的算法求解基准测试问题验证算法的有效性.     

光伏电池片生产车间智能物流调度研究

为实现光伏电池片生产车间物流的智能化改造,提出以最大化瓶颈工序机台产能的方式来最大化生产车间产能,并设计相关数学模型和智能物流调度算法。首先,通过对光伏电池片生产车间的问题描述与分析,建立以瓶颈工序机台产能最大化（瓶颈工序机台总停机时间最短）为目标的数学模型。然后,设计了嵌入模型约束规则的车间智能物流调度算法,包括物料调度算法、AGV选择与路径规划、AGV碰撞避免策略设计等,并提出了另一种物料调度算法作为对照方案。最后,通过仿真实验与分析,证明了所设计模型及智能物流调度算法的高效性及适用性,给予车间管理人员相应的管理启示。     

装配工序时间优化模型与算法研究

给出装配时间如何分配给各工序的问题描述,针对该问题提出了三种建模方式,并针对不同的建模方式探导了相关算法.将物料需求计划分解、车间作业调度问题求解和网络计划三者从解决实际问题的角度联系起来,为求解装配工序时间优化问题提供了可以借鉴的思路.     

基于改进遗传算法的偏柔性作业车间调度

偏柔性作业车间调度是生产管理中的重要问题。由于模型和计算的复杂性,传统优化方法往往难以得到最优解。采用改进遗传算法求解偏柔性作业车间的调度问题,设计相应的编码方法,利用所生成的染色体以及通过遗传操作得到的染色体生成可行的调度方案。基于工序串和机器串的编码方法,采用精英解保留策略、轮盘赌选择策略和基于划分集的交叉策略,提出基于均匀分布试验的变异法则,引入贪婪式解码方法对偏柔性作业车间调度进行求解。实例仿真表明,该算法在求解偏柔性作业车间调度方面具有良好的效率和优越性。     

基于MAS和GA的滚动窗口动态调度方法

根据动态环境下移动机器人滚动窗口路径规划法的基本思想,将多代理系统(Multi Agent System,MAS)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与滚动窗口法有机地结合起来,提出了一种新的生产车间动态调度方法。该方法用多代理系统建立车间调度框架,将车间调度过程分成若干个工序窗口,每个窗口中含有一个以上的工序。每个窗口打开时,执行代理首先自动重新获取所有机床状态信息和需要调度的工件信息,再启动遗传算法求得该窗口内调度的最优解,窗口在事件调度和周期调度的综合控制下向前滚动。这种新方法可以根据环境变化,自由选择窗口大小,具有很强的实用性。仿真结果表明:对于给定的生产环境,可以找到一个最佳窗口大小,使得车间调度结果最优。     

基于工序集的多阶段混合流水车间调度问题研究北大核心

针对砂型铸造车间包含并行工序集与批处理集的多阶段调度问题,总结了该类问题的特点和难点,构建了以最小化最大完工时间为优化目标的多阶段混合流水车间调度模型,采用了一种改进人工蜂群算法求解该模型。在算法中提出了基于插入原理与前驱工序释放时间的分段解码方法来有效利用机器空闲时间段,并引入了动态触发邻域机制增强算法的局部搜索能力,最后通过仿真实验验证了本文算法,解决此类问题的可行性和有效性。     

基于工序集的多阶段混合流水车间调度问题研究

针对砂型铸造车间包含并行工序集与批处理集的多阶段调度问题,总结了该类问题的特点和难点,构建了以最小化最大完工时间为优化目标的多阶段混合流水车间调度模型,采用了一种改进人工蜂群算法求解该模型。在算法中提出了基于插入原理与前驱工序释放时间的分段解码方法来有效利用机器空闲时间段,并引入了动态触发邻域机制增强算法的局部搜索能力,最后通过仿真实验验证了本文算法,解决此类问题的可行性和有效性。     

求解带AGV柔性作业车间调度问题的改进灰狼算法

针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。