基于改进的禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

本文描述了一种解决车间作业调度最短完工时间问题的有效禁忌搜索算法,建立了该问题的数学模型,并提出了新的邻域构造方法。该算法利用改进的插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解。实验结果表明该算法是可行和有效的。     

求解模糊柔性作业车间调度的多目标进化算法

针对实际制造车间中工序加工时间具有不确定性,将加工时间采用模糊数表示,建立一种多目标模糊柔性作业车间调度模型,并提出了有效求解该模型的多目标进化算法.算法采用混合机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码.定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序.接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略.实验部分首先通过田口试验方法来研究关键参数对算法性能的影响;其次,将所提算法与三种不同的优化算法作对比.实验结果验证了所提算法的有效性.     

改进捕鱼算法求解柔性作业车间调度问题

传统基于精确算法求解柔性作业车间调度问题时,仅能对小量柔性作业车间调度问题实施求解,具有一定的局限性。针对该问题,采用改进捕鱼算法求解柔性作业车间调度问题,在分析经典捕鱼算法存在弊端的基础上,提出改进捕鱼算法,融入渔夫的自身感知性能以及捕鱼经验,分析鱼浓度高的区域,并不断趋向该区域区间,通过概率分布原理对渔夫撒网方案实施优化。分析求解柔性作业车间调度问题的描述以及性能指标,将性能指标作为改进捕鱼算法的输入,通过运算获取最佳的调度结果。实验结果说明,所提算法具有较高的调度效率和精度,并且确保作业车间能耗的最小化。     

考虑运输时间的柔性作业车间调度问题研究

针对工件实际加工过程中工件转移的重要性,对运输时间的柔性作业车间调度问题进行优化研究,建立了以最小化最大完工时间和总碳排放量为优化目标的调度数学模型,并提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。算法采用基于工序和机器特征的双链式编码方法,设计了针对工件运输时间的插入式解码操作;为探索到更优的前沿解设计了一种局部邻域搜索策略;基于非支配解引入了节能低碳策略进行排放量调整;通过仿真实验对比结果,表明了改进NSGA-Ⅱ算法及其求解考虑运输时间的柔性作业车间调度问题的有效性。     

基于EDA的绿色零等待作业车间调度问题求解

针对绿色零等待作业车间调度问题,本文提出一种基于分布估计算法(Estimation of Distribution Algo-rithm,EDA)的多目标优化算法,用于最小化最大完工时间和总能量消耗.采用双种群增加种群的多样性,并加入启发式操作NEH(Nawaz-Enscore-Ham,NEH)来提高初始解的质量.设计...     

基于遗传算法的柔性车间作业调度

目前柔性车间作业调度问题已成为研究热点,本文采用遗传算法求解该问题。针对柔性车间作业调度问题的特点设计了染色体编码方法,即将基于工序的编码和基于机器的编码方式结合。同时在遗传操作方面设计了相应的交叉和变异算子。这些改进方法可以保证遗传操作每一步产生的染色体在工艺约束和选择机器方面都是合法的,避免了传统柔性车间作业调度中繁琐的染色体合法化修复工作。为了得到活动调度,在进行适应度计算时对染色体中的基因序列进行调整。仿真结果表明设计的遗传算法求解柔性车间作业调度是有效的。     

变邻域结构Tabu搜索算法及其在JobShop调度问题上的应用

本文针对最小化完工时间的Job Shop调度问题提出一种变邻域结构Tabu搜索算法,该算法使用的邻域结构随算法的进程而改变,不仅邻域规模小,而且仍保持了可达性这一重要的属性.对不同规模的实例进行了数值计算,计算结果表明,该算法具有非常高的效率,且初始解对算法的影响很小.     

基于状态图的车间作业遗传调度

针对车间作业调度问题,利用有向图模型对系统中工件和资源之间的交互关系建模,并应用遗传算法进行最优调度的求解。遗传算法采用多维矩阵的编码方式,解码后生成加工流程有向图,根据有向变迁图的更新最终获取每个染色体的适应度。每一代种群在遗传算子的作用下,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化得到越来越好的近似解。     

作业车间调度问题的多种群遗传算法

针对最小化完工时间的作业车间调度问题提出一个多种群遗传算法,该算法基于工艺约束定义个体的编码方式,基于工件操作构造遗传算子,保证了所有个体的可行性;多种群算法通过各个种群之间的相互竞争和良种共享,提高了资源的利用效率,有效地克服个体早熟,改善了算法的收敛性能.典型测试算例表明该算法是非常有效的.     

求解Job shop的一种快速混合算法

结合车间调度问题本身的特点,采用关键路径块邻域结构,混合禁忌搜索算法和粒子群优化算法,设计了一种快速混合调度算法.该算法对预选择的块邻域解的性能进行快速估计,对不可行解尽早舍去,大大减小了邻域解的搜索空间.仿真结果表明,该算法在求解平均时间和性能方面均具备明显优势.     

基于PSO的置换流水车间调度算法

置换流水车间调度问题(PFSP)是典型的具有工程背景的组合优化问题.对该问题的研究具有重要的理论意义与应用价值.本文针对PFSP问题提出了新的基于粒子群优化(PSO)的调度算法.论文分析了广义粒子群优化(GPSO)模型中信息流动拓扑结构的缺陷,提出新的基于种群的元启发式算法信息共享机制SISM.基于SISM信息共享机制的PSO调度算法利用PFSP问题的邻域知识指导个体的局部搜索.与历史文献中该问题的代表性算法比较,该算法可在调度质量与计算费用之间获得较好的平衡.仿真实例验证了该调度算法的有效性.     

一种新型的变领域搜索算法

一般变邻域搜索算法在连续优化问题的可行解空间上难以找到局部最优解。提出了一种结合SQP算法的变邻域搜索算法,该算法将SQP算法引入到变邻域搜索算法的局部搜索过程中,以SQP算法寻找局部最优解,以变邻域搜索算法跳出局部最优解的低谷,进而寻找到全局最优解。另外还对变邻域搜索算法的初始解和扰动过程进行了改进。数值实验表明,该算法具有良好的收敛性和搜索精度,求解效果优于文献算法。     

Solving Multiple-Objective Flexible Job Shop Problems by Evolution and Local Search

Finding realistic schedules for flexible job shop problems has attracted many researchers recently due to its nondeterministic polynomial time (NP) hardness. In this paper, we present an efficient approach for solving the multiple-objective flexible job shop by combining evolutionary algorithm and guided local search (GLS). Instead of applying random local search to find neighboring solutions, we introduce a GLS procedure to accelerate the process of convergence to Pareto-optimal solutions. The main improvement of this combination is to help diversify the population toward the Pareto front. A branch and bound algorithm for finding the lower bounds of multiple-objective solutions is also proposed. Experimental results indicate that the multiple-objective Pareto-optimal solutions of our algorithms dominate previous designs for solving the same benchmarks while incurring less computational time.      

求解改进布谷鸟算法的置换流水车间调度问题

针对实际工况下置换流水车间调度问题,文中以最小化完工时间为目标对标准布谷鸟算法进行了改进。为提高优化解的稳定性和算法的计算精度,该算法将淘汰概率引入动态自适应机制,将局部搜索引入差分进化机制,并在初始种群的生成中引入NEH算法。文中将改进的布谷鸟算法运用于解决实际工况下的置换流水车间调度问题,通过与标准布谷鸟算法仿真优化结果进行对比,证明了改进布谷鸟算法具有更好的解的稳定性和更高的寻优精度。     

基于蚂蚁算法的网格作业调度研究

网格环境下的作业调度是一个NP难问题,蚂蚁算法内在的并行性和可扩充性使其非常适合网格作业调度。将蚂蚁算法应用于网格环境作业调度,提出一种通过作业代理的移动进行网格作业调度的方案,该蚂蚁算法不仅在分配网格计算资源时进行信息素的局部更新,还在网格计算资源完成作业后进行信息素的整体更新。通过模拟实验测试和选取蚂蚁算法的各种影响参数,取得了比较理想的实验结果。实验证明该算法能够有效地实现作业的合理调度和网格系统的负载平衡。