求解大规模车间调度问题的一种分解优化算法

针对以最小化加权拖期和为目标的大规模作业车间调度问题,提出了一种基于操作的分解优化算法.该算法采用迭代优化的框架,从原问题对应的操作集合中依次分解出部分操作,并确定其加工顺序.在每一次迭代过程中,首先用模拟退火算法搜索较优的操作分解方案,并形成子问题.然后用遗传算法求解该子问题.针对随机生成的测试问题,以及某减速器厂实际生产数据的计算实验表明,该算法能够在合理的计算时间内获得满意的优化质量.     

[车间调度]一种求解单机总加权延迟调度问题的改进蚁群算法

针对极小化总加权延迟指标下的单机调度问题研究,提出一种基于信息素差异更新的改进蚁群算法。采用基于工件序列的编码方式,并结合修正交货期优先规则改进了启发式信息的设定;引入正负反馈机制来自适应地差异化更新各节点间信息素,同时将成对交换策略用于局部搜索,以进一步改善调度方案质量。结合OR-Library中多个基准实例的仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

蚁群算法求解混合流水车间分批调度问题

为解决混合流水车间分批调度问题,提出一种三级递阶结构的蚁群算法.算法中,第一级蚁群算法设计了一种批量大小动态结合的柔性分批策略,完成产品的批次划分;第二级蚁群算法考虑工件在各设备的加工时间和设备可用能力,设计蚂蚁设备间的转移概率,完成工序约束下各批次的设备选择;第三级蚁群算法考虑同一设备上批次顺序相关的换批时间,设计蚂蚁批次间的转移概率,完成各设备的批次排序.通过实例仿真,分别对分批算法和混合流水车间调度算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和优越性.最后从生产实际出发给出算例,验证了算法的有效性和对生产实践的指导作用.     

极小化总完工时间批调度问题的两种蚁群算法

针对考虑工件尺寸不同,求解目标为极小化总完工时间的批调度问题,考虑不同的编码方式,提出了基于工件序列的蚁群算法和基于批序列的蚁群算法.基于工件序列的蚁群算法算法采用传统的工件序列编码,需要启发式规则进行分批;基于批序列的蚁群算法算法利用蚁群算法构建性编码的特点,不需要启发式规则,而采取直接分批的方式编码,充分发挥蚁群算法自身的搜索能力.针对总完工时间的优化目标,基于批序列的蚁群算法算法引入批权重构建启发式信息;针对批调度特有性质,基于批序列的蚁群算法算法加入新的信息素更新变量,设置不同的信息素初始值,并采用局部优化技术等改进措施,以克服传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优的缺点,通过对比实验验证了所提算法的有效性.     

基于遗传优化算法求解作业车间调度问题

将一类具有路径柔性的作业车间调度问题，分解为任务优化分配和任务优化调度两个子问题，结合遗传算法和启发式算法，提出了基于遗传算法的优化调度算法，并有实例证实了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的一类生产链调度问题求解

通过对一类生产链调度问题的描述,选取候选企业的时间、成本和质量三个关键因素,并且给每个因素赋予一个权数,计算其综合性能指数,从而建立求解问题的数学模型.根据蚁群算法(ACO)的特点,将候选企业的综合性能指数作为蚂蚁觅食爬行的路径长度.仿真实验表明,能够成功地解决该类调度问题.     

用于供水系统直接优化调度的蚁群改进算法

在城市供水系统中建立了多目标在线直接优化调度模型,并对影响优化调度的各方面因素进行了系统的分析和挑选。使用化多为一的乘除法,将该多目标决策问题转化为单目标问题求解,提出了使用乘法形式的罚函数将模型中的约束函数转化为目标函数。采用蚁群算法求解调度模型。为了更好地得到全局最优解,对算法进行了改进,加入了更多的决策点,实现蚁群算法的二进制编码方法,并采用单只最优蚂蚁更新路径上的外激素值、外激素值限定在一定范围内等改进方法。使用改进算法实现了某小区供水系统的直接优化调度,并与遗传算法优化调度的过程进行了对比,新算法在优化时间及得到最优解的次数上都优于遗传算法。     

应用混合遗传蚁群算法求解柔性车间调度问题

将遗传算法和蚁群算法结合用于作业车间调度.该方法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力和蚁群算法并行分布式正反馈机制,同时避免了蚁群算法因初始信息素缺乏收敛速度慢及遗传算法因缺少反馈机制容易陷入局部最优的缺陷.仿真计算结果验证了该方法的有效性.     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

基于自适应蚁群算法的动态作业车间调度问题的求解方法

针对目前大多数作业车间调度算法都是静态调度,而实际工业生产中调度任务都是动态变化的问题,提出了一种求解动态作业车间调度问题的自适应蚁群算法.算法采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,并且对每次调度采用自适应蚁群算法优化调度方案.最后,通过实例仿真验证了算法的有效性.仿真结果表明,该算法自适应性表现在算法针对"搜索结果是否陷入局部收敛"分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于算法快速跳出局部收敛,继续向全局最优解进行搜索.     

基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,提出了具有路径柔性的作业车间调度模型,给出了求解模型的自适应蚁群算法的具体实现过程。在搜索解路径的过程中,该算法首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工最好;接着在选择机器后再确定该加工哪个工件;当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛,分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于快速得到全局最优解;最后,通过实例仿真验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的模具制造动态调度研究

为解决模具制造动态调度问题,建立了动态调度系统。该系统利用蚁群算法和优先分配启发式算法相结合的调度算法,解决具有工件约束的模具零件的调度问题。该算法首先由蚁群算法确定模具零件各工序所用加工机床,然后利用优先分配启发式算法确定在同一台机床上加工的各零件的先后顺序。考虑动态调度的实时性,提出了局部更新和全局更新相结合的、基于滑动窗口机制的动态调度方法。对于发生频率高但对调度计划执行影响不大的扰动事件采用局部更新策略,反之则采用全局更新策略,在保证获得近优解的同时提高了动态调度的效率。     

制造系统通用作业计划与蚁群算法优化

分析了基本作业方式的“通用-特例”关系,提出了全面研究上述基本作业方式的通用作业计划的概念,建立了通用作业计划非连接图模型及基于蚁群算法的优化方法。算例研究假定一制造系统包含开放作业、异顺序作业、混杂流水作业三种作业方式,将其按照通用作业计划方式采用蚁群算法进行优化,所得的近优加工流程时间显著优于采用穷举法对三种作业方式分别优化所得的最优解。     

求解装配线平衡问题的一种改进蚁群算法

为求解给定节拍最小化工作站数的第Ⅰ类装配线平衡问题,提出了一种改进的蚁群算法.在该算法中,针对装配线平衡问题的具体特点,给出了蚂蚁分配方案的生成策略.通过在任务和任务分配序列的位置之间释放信息素,并采用信息素总合规则进行更有效的信息素累积.为提高搜索效率,以综合考虑装配任务作业时间和后续任务数的分级位置权重为蚁群算法的启发式信息.最后,通过对大量测试问题集的验证,说明了算法的有效性.     

应用混合蚁群算法求解模糊作业车间调度问题

为解决蚁群算法求解时间过长和易陷入局部最优的问题,提出了一种求解模糊作业车间调度问题的混合算法,该算法将蚁群算法用于全局搜索.为了提高搜索效率,根据作业车间调度问题解的特征,提出一种基于关键工序的邻域搜索方法,并使用此邻域搜索方法的禁忌搜索算法嵌入蚁群算法.利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,改善了作业车间调度问题解的质量.实验结果验证了该混合搜索算法的有效性,其优化效果优于并行遗传算法和禁忌搜索算法.     

基于工件聚类的并行机调度算法及其应用

针对纺织生产广泛存在的带工件释放时间、以最小化总拖期工件数和总拖期时间为目标的大规模并行机调度问题,提出一种基于工件聚类的遗传算法。该算法将求解过程分为工件聚类和工件排序两个阶段。在工件聚类阶段,基于影响并行机调度性能的重要调度特征量,采用改进的模糊C-均值聚类方法将所有待上机工件分为多个聚类;在工件排序阶段,采用基于规则编码的遗传算法,优化各聚类内工件的加工顺序。数值计算结果及实际应用效果表明,所提出的算法适用于求解带工件释放时间的大规模并行机调度问题。     

改进自适应蚁群算法求解集装箱装载瓦楞纸板问题

集装箱装载瓦楞纸板问题是一个复杂组合优化问题,针对该问题,在满足基本的装载要求和约束条件下,充分利用自适应蚁群算法的强搜索能力和启发式算法对具体问题的针对性,将自适应蚁群算法和启发式算法结合,提出一种改进的自适应蚁群算法,求解出了最优装载方案。对纸板装载问题建立模型,提出目标函数并给出约束条件;根据实际情况提出启发式规则,将其与自适应蚁群算法进行结合;使用实例进行仿真验证。将仿真结果与实际情况进行对比,装载体积率明显提高,证明了该算法能够提高瓦楞纸板装载空间利用率,节省了人力,大大提高了工作效率。     

多种群蚁群算法解机组组合优化

电力系统机组组合问题是一个大规模混合整数规划问题,具有高维、离散、非线性等特点,在数学上被称为NP-hard问题。为解决蚁群算法在解决机组组合问题中遇到的计算速度慢、易陷入局部最优等问题,将多种群蚁群算法应用到解决机组组合的问题中。开展了多种群蚁群算法在机组组合问题中的应用分析,新建了除搜索蚁之外的侦察蚁和工蚁,设定了3种蚁群之间的信息交互原理,提出了各蚁群的信息素更新方法。在修正后的IEEE30节点系统对算法可行性作了验证,并对算法的合理性和有效性进行了分析。研究结果表明,所提出的多种群蚁群算法是合理、有效的。