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.     

重启进化提高较大搜索规模时柔性作业解质量

种群多样性下降导致的早熟收敛限制了进化算法的求解质量与搜索效率。为应对收敛,提高较大搜索规模时的求解质量,引入随机算法中重启策略。种群收敛时,利用算法前期搜索结果（优势元素）和新产生的随机元素重新构造新种群继续进化。提高柔性作业车间调度问题解质量对实际工业生产有重要的现实意义。将重构思想应用于协同进化算法求解复杂柔性作业调度问题并跟踪种群进化状态。仿真实验结果表明,改进算法在进化过程中维持了较好的种群多样性,大幅提高了算法求解复杂柔性作业调度的搜索性能,并可以简单通过扩大搜索规模提高作业调度解质量。     

面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度*

针对面向绿色制造的车间调度问题,考虑能源消耗、最大完工时间、生产成本等调度目标,建立了多目标柔性作业车间调度问题模型,并提出一种改进离散蝙蝠算法来求解。针对这个模型的特点,为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种整数编码策略。为了避免粒子早熟收敛、求解精度低等问题,设计了一种具有记忆能力的粒子变异操作。为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种线性递减的惯性权重策略。针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解多目标柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法。     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求。提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求。通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题。     

求解柔性作业车间调度问题的改进蝙蝠算法

针对柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种改进蝙蝠算法来求解．为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种单层整数编码策略．在粒子的速度和位置方面,算法重新定义速度和位置的相关算子．为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种呈指数递减的惯性权重策略．针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法.     

基于蚁群算法的车间作业调度问题研究

对基于蚁群算法的车间作业调度问题求解进行了研究,在分析了传统蚁群算法求解车间作业调度问题容易出现早熟、收敛于局部最优解以及搜索速度慢的缺陷,提出了一种改进的混合蚁群算法。该方法在信息素更新规则上利用信息素局部更新策略和全局更新策略来进行信息素的更新,并将领域搜索与蚁群算法相结合,从而求得问题的可行解。最后,基于benchmarks问题进行了实验仿真,实验结果证明该改进混合算法的有效性及可行性。     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题.     

改进蝙蝠算法柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的离散蝙蝠算法。该算法采用双层编码序列方式,利用均衡机器负载分配策略和插入式解码方案初始化种群,同时设计了离散蝙蝠算法的速度、位置更新的相关算子和操作,引入了平衡调整因子改善算法搜索能力。通过案例测试并与其他算法比较,验证了改进的离散蝙蝠算法可以有效地求解柔性作业车间调度问题,并具有较高的精确度。     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

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.     

含有运输小车的柔性作业车间调度研究

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV(自动导引小车)转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义.针对此问题,本文建立含有AGV的柔性作业车间调度的数学模型,针对问题自身特点对遗传算法进行改进,引入局部搜索策略加强局部寻优能力,将...     

改进人工蜂群算法求解模糊柔性作业车间调度问题

模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP)是柔性作业车间调度问题(FJSP)的拓展,具有很强的现实意义.针对FFJSP,本文提出了一种基于领域搜索的改进人工蜂群算法.该算法以最小化最大模糊完工时间为目标.首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群.其次,为了提高算法的局部搜索能力,采用4种邻域结构对蜜源进行邻域搜索.为了进一步优化蜜源和加快种群的收敛速度,采用了一种新颖的交叉操作.并且在解码的过程中采用左移策略,从而很好地利用机器的空闲时间.最后,选取了3组通用数据集来测试算法的性能,并与代表性算法进行比较.结果表明,对于大部分实例,本文所提出的的算法的结果要优于与之对比的算法.     

混合粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题是生产管理领域和组合优化领域的重要分支.本文提出一种基于Pareto支配的混合粒子群优化算法求解多目标柔性作业车间调度问题.首先采用基于工序排序和机器分配的粒子表达方式,并直接在离散域进行位置更新.其次,提出基于BaldWinian学习策略和模拟退火技术相结合的多目标局部搜索策略,以平衡算法的全局探索能力和局部开发能力.然后引入Pareto支配的概念来比较粒子的优劣性,并采用外部档案保存进化过程中的非支配解.最后用于求解该类问题的经典算例,并与已有算法进行比较,所提算法在收敛性和分布均匀性方面均具有明显优势.     

利用优势元素改进进化算法求解柔性作业调度

进化算法进化过程中种群多样性的降低导致的收敛极大限制了进化算法的求解质量与搜索效率,通过扩大搜索规模并不能有效提高算法求解质量。在共生进化算法求解柔性作业调度的基础上,研究进化算法在较大搜索规模下的种群状态进化过程,并在进化过程向种群内批量加入优势元素,调整种群模式构成。仿真实验表明：与传统进化算法相比,进化过程中加入优势元素能有效提高算法的求解质量与搜索效率,在较短的时间内能得到较好的解,并且在较大搜索规模时表现了更好的搜索性能。     

基于模糊物元模型的高维多目标FJSP研究*

为解决高维多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于模糊物元模型与粒子群算法的模糊粒子群算法（Fuzzy Particle Swarm Optimization,FPSO）。该算法以模糊物元分析理论为依据,采用复合模糊物元与基准模糊物元之间的欧式贴近度作为适应度值引导粒子群算法的进化,并引入具有容量限制的外部存储器保留较优的Pareto非支配解以供决策者选择。此外,构建了优化目标为最大完工时间、设备总负荷、加工成本、最大设备负荷与加工质量的高维多目标优化模型,并以Kacem基准问题与实际生产数据为例进行仿真模拟与对比分析。结果表明,该算法具有良好的收敛性且搜索到的非支配解分布性较好,能够有效地应用于求解高维多目标柔性作业车间调度问题。     

考虑非确定加工时间的柔性作业车间调度问题研究

加工时间不确定的柔性作业车间调度问题已逐渐成为生产调度研究的热点。采用区间表示加工时间范围,利用时间Petri网建立区间柔性作业车间调度问题形式化模型,并运用网模型的状态类图进行可达性分析,计算出所有可行变迁触发序列。通过对触发序列的时序分析,提出一种有效的逆向分步法来构造触发序列的时间约束不等式,进而求解线性规划问题来获得最小完工时间下界(上界)的优化调度策略。最后利用实例分析验证了模型及所提方法的正确性和可行性,为实际的区间柔性作业车间调度问题提供有效方案。     

生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题

针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。