基于改进NSGA-Ⅲ算法的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题求解效率低的难题,提出了一种改进NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ)调度优化算法。首先,建立了考虑直接能耗和间接能耗的多目标柔性作业车间调度模型;然后,结合两段式编码设计了一种混合分配策略,应用于种群的初始化,并通过进化算子确定子代种群的生成;最后,基于参考点的小生境选择策略,利用双层正交边界交叉方法生成一组预定的参考点,并根据种群熵值变化率设计自适应淘汰策略用于非支配精英存储策略。通过对11个作业车间调度问题算例进行改造,验证了改进算法求解多目标柔性作业车间调度问题具有较高的求解质量和求解效率。     

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.     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

求解柔性作业车间调度的混合PSO算法与实现

研究车间作业调度优化过程,针对资源的合理分配排序,采用PSO算法求解柔性作业车间调度问题,根据PSO算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,构造求解柔性作业车间调度问题的混合PSO算法,能够较好地克服上述缺陷.采用面向对象的程序设计语言,设计并编码实现了混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的仿真软件.使用软件进行仿真,实验结果表明在求解柔性作业车间调度问题中,混合PSO算法的全局寻优和克服早熟能力均优于基本PSO算法,证明混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的有效性.     

混合鲸鱼优化算法求解柔性作业车间调度问题

提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正...     

多种群NSGA-Ⅱ改进算法的大规模柔性作业车间调度问题

在研究柔性作业车间调度问题(FJSP)中为模拟实际大型生产车间的柔性作业车间调度情景,设计了基于传统基准实例的大规模FJSP数据集.针对大规模FJSP数据集,提出了以最大完工时间、机器最大负荷、机器总负荷为优化指标构建多目标柔性作业车间调度模型,在求解时为避免算法陷入局部最优,提出了一种多种群NSGA-Ⅱ改进算法(IM...     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法

提出了一种批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法。针对批量生产柔性作业车间多目标调度问题特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。提出了5种批量生产柔性作业车间精细化调度技术;设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用矩阵编码技术进行编码,采用分段交叉和分段变异的遗传算子实现遗传进化,应用上述5种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。通过案例分析验证了该方法的有效性。     

柔性作业车间调度问题的集成启发式算法

柔性作业车间调度问题,包括路径分配和加工排序2大子问题,是组合优化理论和实际生产管理的重要研究方向。作为传统作业车间调度的扩展,柔性作业车间调度问题的内在复杂性(强NP-Hard)使得传统的最优化方法难以有效求解。文章针对以多目标权重和最优为目标的柔性作业车间调度问题,提出基于过滤定向搜索的集成启发式算法,设计改进了节点分枝策略和局部/全局评价函数,能同时解决2大子问题。通过实例仿真,对算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的可行性和有效性。     

改进GWO算法求解柔性钣金车间动态重调度问题

根据钣金生产线特点建立了具有工件优先级约束的多目标柔性作业车间动态调度模型,并提出改进的多目标灰狼优化算法用于求解该模型。首先,针对该模型设计出一种同时满足工件优先级约束、工序优先级约束和设备加工约束条件的剪枝式解码方案;其次,提出一种非线性收敛因子和动态位置更新策略,用于平衡经典灰狼优化算法的探索能力和利用能力;最后,为减少设备故障对原始调度方案的影响,设计了一种动态重调度策略。通过实验验证了改进多目标灰狼优化算法求解钣金车间动态调度问题的有效性和动态重调度策略的可行性。     

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。     

改进灰狼优化算法求解机器人作业车间调度问题

针对物料机器人指派和作业车间的联合调度问题,设计了一种改进灰狼优化算法进行求解。根据机器人作业车间调度和灰狼优化算法的各自特点,提出一种面向机器人转移工序的编码方式。解码时,考虑工件运输的前提是工件在当前机器的工序已加工,提出融合间隙解码方法的驱动解码方法。为避免算法陷入局部最优,在灰狼个体位置更新后加入个体变异方法。最后,通过与其他智能优化算法及同类算法进行比较,验证了所提灰狼优化算法的有效性。     

求解无等待Job Shop调度的量子粒子群算法

针对无等待Job Shop问题,采用量子粒子群优化算法对其进行了求解。该算法采用位置矢量的编码方式,全左移验证方式计算适应值。最后通过MATLAB对实例问题的仿真测试,量子粒子群优化算法不仅收敛速度快,而且还具有较好的求解质量。     

Digital twin-based job shop anomaly detection and dynamic scheduling

Scheduling scheme is one of the critical factors affecting the production efficiency. In the actual production, anomalies will lead to scheduling deviation and influence scheme execution, which makes the traditional job shop scheduling methods are not sufficient to meet the needs of real-time and accuracy. By introducing digital twin (DT), further convergence between physical and virtual space can be achieved, which enormously reinforces real-time performance of job shop scheduling. For flexible job shop, an anomaly detection and dynamic scheduling framework based on DT is proposed in this paper. Previously, a multi-level production process monitoring model is proposed to detect anomaly. Then, a real-time optimization strategy of scheduling scheme based on rolling window mechanism is explored to enforce dynamic scheduling optimization. Finally, the improved grey wolf optimization algorithm is introduced to solve the scheduling problem. Under this framework, it is possible to monitor the deviation between the actual processing state and the planned processing state in real time and effectively reduce the deviation. An equipment manufacturing job shop is taken as a case study to illustrate the effectiveness and advantages of the proposed framework.     

A Pareto archive particle swarm optimization for multi-objective job shop scheduling

In this paper, we present a particle swarm optimization for multi-objective job shop scheduling problem. The objective is to simultaneously minimize makespan and total tardiness of jobs. By constructing the corresponding relation between real vector and the chromosome obtained by using priority rule-based representation method, job shop scheduling is converted into a continuous optimization problem. We then design a Pareto archive particle swarm optimization, in which the global best position selection is combined with the crowding measure-based archive maintenance. The proposed algorithm is evaluated on a set of benchmark problems and the computational results show that the proposed particle swarm optimization is capable of producing a number of high-quality Pareto optimal scheduling plans.     

遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

离散猫群优化算法求解带交货期的FJSP问题

针对带交货期的柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种离散猫群优化算法(discrete cat swarm optimization,DCSO),以优化工件最大完工时间和平均提前/拖期时间.首先,设计一种两段式离散编码方式,用于表示调度解,并采用启发式算法实现种群初始化;其次,为了使算法能够直接在离散调度空间内运行,在搜寻模式下设计基于3种不同邻域结构的搜寻方法,并在跟踪模式下提出一种新型离散个体更新公式;再次,采用线性自适应猫群行为模式选择策略,协调算法全局搜索和局部搜索的能力;最后,为了进一步改善计算结果,在算法中嵌入一种局部搜索策略.通过基准算例测试DCSO算法的性能,仿真结果表明所提DCSO算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

Scheduling jobs and maintenances in flexible job shop with a hybrid genetic algorithm

Most flexible job shop scheduling models assume that the machines are available all of the time. However, in most realistic situations, machines may be unavailable due to maintenances, pre-schedules and so on. In this paper, we study the flexible job shop scheduling problem with availability constraints. The availability constraints are non-fixed in that the completion time of the maintenance tasks is not fixed and has to be determined during the scheduling procedure. We then propose a hybrid genetic algorithm to solve the flexible job shop scheduling problem with non-fixed availability constraints (fJSP-nfa). The genetic algorithm uses an innovative representation method and applies genetic operations in phenotype space in order to enhance the inheritability. We also define two kinds of neighbourhood for the problem based on the concept of critical path. A local search procedure is then integrated under the framework of the genetic algorithm. Representative flexible job shop scheduling benchmark problems and fJSP-nfa problems are solved in order to test the effectiveness and efficiency of the suggested methodology. Received: June 2005 /Accepted: December 2005