基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题,结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略,利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值,以灰熵关联度值引导启发式算法进化.将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题.实验表明:灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题,可以得到分布均匀的Pareto前端;同时,基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

灰熵并行分析法多目标次序敏感性研究

针对多目标优化算法对目标次序表现敏感这一特点,提出对灰熵并行分析法的目标次序敏感性进行分析.以多目标流水车间调度问题为对象,建立不同目标次序的多目标流水车间调度模型,以基于灰熵并行分析的GA优化不同次序的多目标模型.定义敏感系数,绘制敏感系数曲线图.实验结果表明,灰熵并行分析法对目标次序敏感,按目标值大小排列的升序和降序并不是最好的次序,震荡次序敏感系数最小.表明多目标优化时要选择合理目标次序以获得更好的优化结果.算法适应度值同样对目标次序敏感,对算法搜索效果影响明显.     

多机并行作业车间调度的混合粒子群算法

本文通过对多目标多机作业车间调度的研究提出了一个改进的结合启发式规则的粒子群算法,采用了依机器和工件排序的编码规则,两段式的表达形式,带启发式规则的调整,并结合聚类分析思想的保留策略,对此类问题提出了一个新的解决方法,并在文中通过一个仿真案例进行求解。     

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。     

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。     

多目标柔性作业车间调度问题的混合差分算法

多目标柔性作业车间调度问题属于NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,并改进了多目标函数,使其更符合实际需要。提出了一种求解该问题的混合差分演化算法,该算法针对差分演化算法易陷入局部最优现象,提出了算法早熟收敛判定方法,并且利用混沌搜索解决早熟收敛问题,突破了局部极值的限制以再次寻优计算。仿真结果表明,该算法效率高,寻优速度快,有效地解决了收敛性能和早熟之间的矛盾。     

求解多目标作业车间调度问题的混合变异杂草优化算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。     

混合储能微电网并网调度多目标灰熵烟花算法

针对混合储能微电网调度优化问题,建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架,结合灰熵并行分析理论,提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重,有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体,引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明,所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法,且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法,验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.     

基于遗传算法的Job Shop调度研究进展

Job Shop是典型的调度问题 ,遗传算法一直是计算智能的主要研究对象 ,因此基于遗传算法的Job Shop研究在学术界和工程界受到极大的关注。对近年来这方面的研究情况进行了较全面的综述 ,其中涉及编码、算法改进和比较、特征分析、混合算法、拓宽性、实际应用和调度器开发等 ,并讨论了进一步研究的若干方向     

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。     

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。     

一种基于混合遗传算法的车间调度算法

为了克服单独的遗传算法用于车间作业调度缺点,提出一种遗传算法与启发式算法结合的混合遗传算法,在运用该算法的过程中给出了适合的遗传操作和启发式规则的应用方法。结果表明：混合遗传算法优于两种单独的算法。     

基于Q学习算法的作业车间动态调度

近年来,在基于Q学习算法的作业车间动态调度系统中,状态-行动和奖励值靠人为主观设定,导致学习效果不理想,与已知最优解相比,结果偏差较大.为此,基于作业车间调度问题的特质,对Q学习算法的要素进行重新设计,并用标准算例库进行仿真测试.将结果先与已知最优解和混合灰狼优化算法、离散布谷鸟算法和量子鲸鱼群算法在近似程度、最小值方面进行比较分析.实验结果表明,与国内求解作业车间调度问题的Q学习算法相比,该方法在最优解的近似程度上显著提升,与群智能算法相比,在大多数算例中,寻优能力方面有显著提升.     

多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

基于自适应遗传算法的流水车间作业调度

流水车间调度问题是NP完全问题。提出一种新的自适应遗传算法,采用初始种群复合化、适应度相同个体的筛选策略、改进自适应交叉变异概率等方法提高算法性能。通过仿真比较,从最优解出现的代数、最优解的相对误差以及随机若干次试验对算法的影响3个方面证明该算法的优越性。     

车间调度算法的研究和开发

针对车间调度问题,提出了一种改进的拉氏松弛算法,在增加辅助目标函数的基础上,通过对子问题的限制和搜索策略的改变,使拉氏算法的计算量减少,近优解的搜索能力有很大改善,本文还提出了一种基因优化算法,充分利用拉氏算法得到的多个近优解,进一步优化结,仿真结果表明对车间调度问题得到了较好的结果,本方法也可用于其它有约束的规则问题。