基于粒子群优化和模拟退火的混合调度算法

提出了一种离散粒子群调度算法，采用基于工序的编码方式及相应的位置和速度更新方法，使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷，将其与模拟退火算法结合，得到了粒子群-模拟退火算法、改进的粒子群算法、粒子群-模拟退火交替算法以及粒子群-模拟退火协同算法等4种混合调度算法。仿真结果表明，混合算法均具有较高的求解质量。     

解决JOB SHOP问题的粒子群优化算法

设计了2种解决Job shop问题的粒子群算法,即实数编码的粒子群调度算法和工序编码的粒子群调度算法。工序编码的粒子群调度算法更符合Job shop问题的特点,优化性能相对高。但粒子群调度算法容易陷入局部最优。为了提高优化性能,将粒子群算法和模拟退火算法结合,得到了粒子群-模拟退火混合调度算法。仿真结果表明了算法的有效性。     

加工车间生产物流时间瓶颈的调度研究

针对一类具有生产物流时间瓶颈的加工车间调度问题,给出了基于加工单元和运输单元的时间瓶颈环节确定方法,采用以最大批量响应时间最小为优化目标,建立了基于生产物流时间瓶颈的加工车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用分段整数编码的方法,并在模拟退火算法中引入变温参数来提高算法效率.通过仿真,分别采用PSO和PSO-SA对所建立的调度模型进行了求解.研究结果表明,PSO-SA算法求解效率高且该算法的稳定性好,同时验证了该模型和算法的有效性、广泛性.     

基于Petri网和混合算法的作业车间优化

采用赋时变迁Petri网,建立了一种作业车间调度模型.通过为机器分配工序来消解因机器库所共享而引起的冲突,得到了表示调度方案的标志图,给出了一种生成可行调度标志图的方法.同时,提出了一种变迁激发序列编码的离散版粒子群算法,并将模拟退火算法嵌入到该粒子群算法中,以提高算法的优化性能.仿真结果验证了混合算法的可行性和有效性.     

混合粒子群优化算法求解多车辆拖动货物问题

为确定码头卜集装箱运输到目标位置的顺序和运输的车辆,提出了多车辆拖动货物问题,该问题需要考虑空间约束对车辆调度过程的影响.针对该问题,建立了整数规划数学模型,证明了该问题为NP完全难题,提出了四种解的编码方式,并利用模拟退火算法与粒子群优化算法结合的混合粒子群优化算法进行求解.将计算结果与模拟退火算法、粒子群优化算法进行了比较,结果表明,使用混合粒子群优化算法并采用先到先服务规则的两部分编码方法计算得到的解最好.     

半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究

为改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出了一种基于文化进化的并行粒子群算法,详细阐述了该算法的原理和具体实施方案.针对半导体炉管区批调度问题,设计了双层粒子群算法,外层应用基于文化进化的并行粒子群算法进行批量计划问题的求解,内层采用传统的粒子群算法求解调度问题.通过对其他文献中的仿真实例进行计算和结果比较表明,该算法优于文献中的启发式算法和蚂蚁算法.     

粒子群算法解决置换流水车间调度问题方法综述

置换流水车间调度问题是典型的NP问题,近年来随着粒子群算法的出现和发展,用来解决车间生产调度问题的粒子群思想和方法也层出不穷。为了促进粒子群算法的进一步发展,更好地解决流水车间调度问题以及为设计更好的算法提供参考,对粒子群算法解决生产调度问题的各个步骤所采用的方法进行总结,分析了各种方法的适用范围,为设计更好的算法奠定了良好的基础;最后探讨了粒子群算法求解置换流水车间调度问题有待进一步研究的若干方向和内容。     

基于混合离散蝙蝠算法的跨工序协同调度问题

针对跨工序的生产与配送协同调度问题,构建了前工序单机批加工、后工序多产线逐订单加工,且工序之间采用自动引导车循环配送的协同调度模型。以最小化最大完工时间和后工序前的在制品等待时间为调度目标,设计了融合模拟退火算法与解串算法的混合离散蝙蝠算法,与改进的离散粒子群算法和Ullrich遗传算法相比,该算法能很好地减少后工序产线前的队列等待时间,缩短产品的生产周期。     

基于改进PSO算法的液压调高系统神经网络预测控制

针对采煤机液压调高控制问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法的RBF预测控制方法。综合模拟退火算法和粒子群算法的优点,用模拟退火思想来解决粒子群算法易陷于局部最优的问题。用模拟退火粒子群算法优化RBF神经网络,增强学习能力和算法稳定性。利用改进的RBF神经网络对采煤机液压调高系统进行预测控制,仿真结果表明,改进后的方法比传统控制方法辨识精度提高,响应速度更快,证明了该方法的改进效果较好。     

基于混合粒子群算法具有交货期瓶颈的作业车间调度问题

为了解决一类具有交货期瓶颈的作业车间调度问题,给出了基于订单优势的交货期满意度和交货期瓶颈资源确定方法,以工件拖期加权和最小为优化目标,建立了基于交货期满意度和瓶颈资源约束的作业车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用随机工序表达方式进行编码,并在模拟退火算法中引入变温度参数来提高算法效率。通过随机仿真,分别采用PSO-SA、SA和PSO对所建立的调度模型进行求解,结果显示PSO-SA算法的广泛性好、求解效率高且算法的稳定性好,验证了模型和算法的有效性。