基于遗传算法的车间作业调度

研究了遗传算法在车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法。最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性。     

基于遗传算法在车间作业调度

研究了遗传算法在车间作业调度问题中的应用，以遗传算法作为优化工具，给出了车间作业调度算法，最后给出了计算机仿真结果，并与启发式算法求得的结果作了比较，证明了该算法解的有效笥和优越性。     

基于混合遗传算法的分布式车间作业调度问题

分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域.本文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果.与其它方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法.     

基于遗传算法的车间作业调度

提出了一种基于遗传算法的车间作业调度算法，详细讨论了染色体编码方法和遗传算法的设计，并构造了该算法的基本模型，给出的仿真算例表明了该算法解的有效性。     

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.     

混合遗传算法在车间作业调度问题中的应用

本文在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上，将模拟退火算法引入遗传算法，提出了混合遗传算法(GASA)，并将其应用于解决车间作业调度问题。     

基于GASA的柔性作业车间动态调度研究

针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。     

混合流水车间的遗传算法调度策略(英文)

应用遗传算法对混合流水车间的总作业时间最小的调度问题进行了研究。混合流水车间是一类特殊的流水车间环境,但其每一级可以有多个机床。所提出的算法基于表调度原理,首先给出在第一级工件的排列顺序,并在其后的各级采用先入先出（FIFO）方式。试验表明,所提出的遗传算法调度策略优先于原有的启发式及随机搜索方法。     

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.     

混合流水车间的遗传算法调度策略

应用遗传算法对混合流水车间的总作业时间最小的调度问题进行了研究。混合流水车间是一类特殊的流水车间环境,但其每一级可以有多个机床。所提出的算法基于表调度原理,首先给出在第一级工件的排列顺序,并在其后的各级采用先入先出（ＦＩＦＯ）方式。试验表明,所提出的遗传算法调度策略优先于原有的启发式及随机搜索方法。     

基于遗传算法的柔性车间批量调度研究

针对一类柔性车间批量生产问题,提出了新的调度策略:区分工件的批量准备时间和加工时间;小批次调度策略.在此基础上,采用遗传算法作全局优化算法来实现最优调度,给出了批次调度策略下的遗传算法的编码、解码方案,以及一种特殊的交叉操作设计.仿真算例分析表明,一方面,所设计的遗传算法对解决柔性调度问题具有理想的效果,另一方面,在采用相同优化算法的前提下,分批次调度策略可以缩短工件的生产周期.     

以利润和熵为性能指标的车间生产调度

为解决以往研究中车间调度指标考虑因素不全面的问题,将时间、质量、成本、能耗和环境5个因素统一为利润指标、提出了以利润作为调度指标、熵作为调度方案有效性的评估指标、基于遗传算法的柔性制造车间调度方法.该方法以利润指标作为遗传算法的染色体适应值,经多次寻优,求解出一组次优调度方案,对次优调度方案集进行利润与熵为指标的基于熵权的多目标决策,决定最终的最优调度方案.应用实例和程序进行验证,结果表明,与传统调度方法相比,所提出的方法在指标的全面性及实用性上有一定优势.     

四向穿梭车系统的提升机调度优化

提升机作为四向穿梭车系统的瓶颈资源,其调度方案的优劣与系统作业效率密切相关。针对提升机的调度问题,提出了一种调度策略。首先,将提升机调度问题转化为含运输时间的柔性作业车间调度问题,并考虑同层任务的执行顺序约束,构建提升机调度数学模型。其次,提出了一种改进型混合遗传算法对模型进行求解,该算法以混合遗传算法为基础,针对混合遗传算法易产生不合法个体导致算法搜索能力下降的问题,提出了一种个体修正方法,以增强算法的搜索能力。最后,采用某农产品冷库的实际数据对模型及改进型混合遗传算法的可行性与有效性进行了验证。结果表明,相比于仓库中实际应用的策略,改进型混合遗传算法可使任务完成时间至少减少24.66%。     

基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化

为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。     

一种求解作业车间调度问题的协同进化算法

提出一种用协同进化遗传算法求解作业车间调度问题的新方法.车间调度问题用传统的启发式算法很难求得最优解.协同进化遗传算法模拟生物界物种之间的竞争、捕食、共生及其相互作用下,各物种协同进化,使整个生态系统由低级向高级进化的过程.协同进化算法与传统的遗传算法相比,不仅加快了算法的收敛速度,且可提高算法的搜索能力,避免算法陷入局部最优.特殊的交叉操作更使所求得的解都为合法解.实例证明协同进化遗传算法是行之有效的算法.     

蚁群算法在离散型车间派工中的应用

车间派工问题是学术界和实践界的关注热点,合理的派工方案可以缩短生产周期、有效利用资源、提高生产系统的响应能力．蚁群算法非常适合这类问题的处理,利用5个城市旅行商问题研究信息启发式因子、期望启发式因子、信息素挥发系数以及信息素强度这四个参数与迭代次数之间的关系,得出求解小规模问题的蚁群算法参数推荐值;建立车间派工问题的析取图模型,使其成为适合蚁群算法的一个自然表达;给出基于蚁群算法的车间派工问题实现步骤,以一个3＊3问题为例在JBuilderX中得出总完工时间最短的派工方案,验证了蚁群算法在车间派工问题中的可行性和有效性．     

一种Petri网结合遗传算法的优化方法及应用

根据实际优化问题,在时间Petri网和着色Petri网的基础上,提出了一种新的扩展Petri网(EPN)模型,并在EPN中定义了条件矩阵Q,给出了Petri网与遗传算法相结合的优化方法和具体算法.使用本优化方法,对一个车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解,建立了该Job-shop调度的EPN模型,并采用单个体遗传算法对Petri网模型进行优化,结果证明了该建模和优化方法的有效性和正确性.     

非量产模式下车间调度的改进遗传算法

将遗传算法用于求解模具制造的车间调度问题．通过改进基于工序的编码方法，采用实际工序和虚拟工序的概念，降低了遗传算法的编码难度．遗传运算中进行了基于位置交叉和互换代码变异．为降低统计误差，分别执行了随机选择和个体最佳选择操作．实验表明，改进后的遗传算法能够在较少的迭代次数下，以小规模种群获得满意解．     

MIS/ERP 系统中车间作业计划系统的技术研究

车间作业计划系统是实用化的管理信息系统──ＫＭＭＩＳ系统的一个重要模块,结合企业实际情况以及单件车间（Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ）排序问题研究的发展状况,探讨了该系统实现过程中的关键技术及其新的实现方式：实现反向推理的倒排法与正向推理的遗传算法、禁忌搜索法等局部优化算法的结合,论述了该系统在应用中的实用化特点。