考虑学习效应的单人作业车间多目标调度算法

为减少受学习效应影响的单人作业车间的最大完工时间和工人行走时间,建立了考虑依赖加工时间和的学习效应的单人单工序多机车间调度模型,提出考虑学习效应的多目标贪婪算法(MOGL),融合了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与基于贪婪的邻域搜索,构造了迭代多目标遗传算法(IMOGA),并基于MO-GL设计了初始解集....     

卵形截面钢丝螺旋弹簧切应力分析及多目标优化设计

卵形截面钢丝螺旋弹簧如今广泛应用于发动机气门弹簧、离合器弹簧等领域.基于弹性理论,对卵形截面钢丝螺旋弹簧切应力进行分析,提出一种切应力计算方法.弹簧截面扭转基本方程为非齐次偏微分方程.通过换元法、分离变量法及Fourier展开法得到截面扭转切应力,基于半逆解法得到弯曲情况下的切应力,将修正后的扭转切应力和弯曲切应力叠加得到总切应力.通过有限元仿真,验证了计算方法的正确性.基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法(a fast elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)和上述切应力计算方法提出了一种卵形截面钢丝螺旋弹簧多目标优化设计方法.优化结果表明,该方法可以为卵形截面钢丝螺旋弹簧的设计提供参考.     

资源约束下产品开发任务调度的多目标优化

鉴于产品开发任务调度过程中存在资源约束问题和学习与遗忘效应,需要对多个目标进行优化决策,通过定义资源平均利用率并提出学习遗忘效应矩阵,结合耦合设计的多阶段迭代模型,以各阶段资源利用率为约束条件,建立资源约束下考虑学习与遗忘效应的任务调度时间与成本的多目标优化数学模型。采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解得出Pareto最优解集,并采用改进的多目标理想点法对该解集进行选优,得到最优任务调度方案。以某电动汽车的开发过程为例,验证了该优化模型能够减小产品开发时间,降低产品开发成本,提高总资源利用率。     

基于NSGA-II的多目标设备动态布局方法

对多个计划期内需求可预测的车间动态设备布局问题进行了研究.针对这一多目标、多约束的问题,以物流搬运和重布局费用之和、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,将动态布局问题转化为重布局过程和多个子计划期的静态布局问题,构建了针对不等面积设备的动态多期布局问题的连续型多目标优化模型.采用带精英策略的非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定和无法保证多目标同时优化的缺点,求解得到Pareto解集,供决策者根据企业实际情况优中选优.通过实例验证了本方法的有效性.     

[车间调度]混合工作日历下作业车间调度遗传进化方法

针对一类混合工作日历下的作业车间调度问题,提出了一种遗传进化方法。构建了混合工作日历下以生产周期最短为优化目标的作业车间调度优化模型;提出了基于工作日历的时间推算方法,设计了遗传算法对这类问题进行求解。算法采用基于工序的编码方式;遗传操作中采用遗传算子改进策略保证子代个体的可行性,降低了计算量;解码操作中采用了基于工作日历的时间推算方法来准确计算工序的起止时刻,并采用两种技术缩短生产周期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

工期不确定下产品开发任务调度的多目标优化

针对产品开发中任务工期的不确定性,以产品开发时间最短和成本最低为目标,运用区间数方法描述任务工期的不确定性,建立了工期不确定条件下区间型多目标优化数学模型,并基于区间序关系将该模型转化为确定性的优化模型。采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解,得到了产品开发任务调度的Pareto最优解集。通过实例说明了该方法的实施过程,计算结果表明了该方法的有效性。     

基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

发动机异常检测多目标优化方法

针对柴油发动机异常检测中的特征选择和分类器参数与检测精度之间的耦合关系,提出了一种基于非支配排序粒子群优化的柴油发动机异常检测封装式多目标同步优化方法.利用双树复小波包的分解与重构,对发动机振动信号进行时域、频域和时频域多角度特征提取,构建了较完备的特征参数集,分析了故障诊断中特征选择与分类器参数优化对检测精度的影响,运用非支配排序粒子群优化算法对多个优化目标进行协调和折衷处理,同时追求特征参数子集维数最小化和分类正确率最大化.实验数据分析表明,该方法能够寻找出最优的特征子集和分类器参数,提高柴油发动机异常检测的精度和效率.     

考虑机器检修的圆钢热轧批量调度算法

针对圆钢的热轧批量调度问题,考虑实际生产中的机器检修计划对批量连续性加工的影响,以最大化产能利用率、最小化机器调整时间和订单提前拖期为优化目标,建立了多目标的整数规划模型,并提出改进的带精英策略的快速非支配排序算法对模型进行求解。算法结合问题的约束特征,采用改进的NEH算法生成初始解,并采用罚函数的思想设计适应度函数,对种群中存在的不合理解设计修复规则进行修复;针对遗传进化过程,设计了遗传操作方式,并在算法迭代过程中嵌入基于有限搜索范围的邻域搜索算法,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。     

基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化

针对多中心共同配送网络优化研究在车辆共享和合作联盟构建方面存在的不足,提出基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化策略.首先,建立了多周期物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型.其次,设计了考虑客户空间地理位置和服务时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种Clarke-Wright-带精英策略的快速非...     

基于多目标遗传优化的注射成型机性能设计

采用一种基于多目标第二代非支配排序遗传算法的大型注射成型机总体性能优化设计方法,以最大注射压力、最大注射速率和最小注射功率为优化目标,系统分析了两两组合优化和三目标并行优化时,注射油缸内径、螺杆直径、工作油压力和工作油流量等设计参数对注射机构性能的影响,以及螺杆最大塑化能力的变化趋势.对于多目标优化的Pareto集,使用基于模糊集合理论的方法在其中选择一个最优解,排除人为偏好的不确定因素.与强度Pareto进化算法相比,第二代非支配排序遗传算法能以较小的时空复杂性得到分布均匀且更加逼近最优解的Pareto前沿.最后,以HTF180X2N大型注射成型机为例,说明所得结果可为决策者在大型注射成型机方案设计阶段进行目标权衡处理提供有效的依据.     

集成供应商选择的产品族设计多目标方法

为避免将产品族设计和供应商选择过程分割而导致不可行或非最优的产品开发方案,以及从多角度对产品族优化设计方案进行评估和权衡,提出一个集成供应商选择的产品族设计多目标优化方法,并建立了一个以最大化产品族总利润和最小化产品族生产风险为多目标的优化模型。在该模型中考虑了产品情感属性对消费者选择行为的影响,以更准确地分析消费者的购买偏好、实现产品族的优化过程。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解。通过实际案例说明了所提优化方法和求解算法的可行性和合理性。     

基于NSGA Ⅱ的物流配送中车辆路径问题研究

车辆路径问题已经被证明属于NP—Hard问题。针对这一问题建立了多目标优化的数学模型;构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法,以求解车辆路径问题的数学模型,针对物流配送路径优化,将该算法从解决连续问题扩展为解决离散问题;进行了算法设计,提出了离散问题的快速非支配排序和锦标赛选择结合的子代选择方法,并修正了以往的初始群体生成、交叉和变异的方法。通过实例比较证明,该算法可以更好地解决物流配送路径优化的多目标问题,较快找到更优解,避免早熟收敛并改进算法性能,达到较高的搜索效率。     

[生产计划]基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化

针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性,结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。     

基于双链式结构的云制造系统内资源调度

为提高云制造系统内各参与主体间的信任度及资源调度效率,研究基于双链式结构的云制造系统。首先,对区块链技术应用于云制造系统中进行分析,设计企业信息公有链及制造资源联盟链上的业务流程。其次,提出将资源调度算法写入制造资源链的智能合约中自动执行资源调度,建立考虑创新性和匹配性的多目标资源调度模型,使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后,进行实验仿真分析,将本文所提出双链式结构及资源调度模型与传统云制造资源调度模型做对比,验证模型的有效性。结果表明,在基于双链式结构的云制造系统内各参与节点间相互信任后,制造资源调度具有更优的非支配解集并且资源调度速度得到了提升。     

结合性能评价的多目标经营过程资源配置优化

经营过程的质量,既取决于经营过程链的结构,又取决于资源和组织的配置。经营过程资源配置质量由基于相似度排序技术的平均的理想资源配置贴近度和基于信息熵的资源配置均衡性所组成。这种质量可理解成经营过程运作的事前预估质量。建立了时间、成本和质量的多目标经营过程资源配置优化模型,采用混合型非受支配排序遗传算法求解这类决策变量较多的多目标优化问题,大致给出了进化过程所产生的Pareto全集的聚类中心。以劳动力密集型的船舶并行建造为例,说明了经营资源配置质量的解析描述和混合型非受支配排序遗传算法,对于动态资源配置是有效的。     

复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题

订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式.结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进行分类,建立了以能耗成本、作业时间以及出货惩罚值最小化为目标的堆垛机拣选作业序列多目标优化模型.通过改...     

结合性能评价的多目标价值链设计

企业间集成如供应链管理、虚拟企业、网络化制造等,都是旨在面向顾客的价值增值,减少产品或者服务的周期时间,降低成本．提高质量,以提高权益相关者的市场竞争力和运作性能,这些都需要有效的价值链设计。价值链的运作质量与价值链上节点的组织配置情况有密切关系。价值链配置质量是对价值链运作质量的预测,提出了价值链配置质量的解析描述方法,它由平均的理想配置贴近度和基于信息熵的配置均衡性两部分组成。建立了综合考虑时间、成本和质量的可量化和不可量化指标的多目标价值链优化模型,采用混合型NSGA算法,求解这类决策变量较多的多目标优化问题。计算结果表明,价值链配置质量的解析描述方法和混合型NSGA算法,对于按照经营性能需求动态设计价值链有较好的效果。     

求解多目标混合流水车间调度的改进NSGA-Ⅱ

针对混合流水车间调度问题,以最小化能耗和最小化最大完工时间为求解目标,建立混合整数线性规划模型,提出求解该问题的改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)。算法染色体采用首阶段工件加工顺序码和设备分配码相结合的编码方式,最大程度确保算法在问题的整个解空间搜索Pareto前沿解。针对染色体编码设计了3种不同解码方法,其中两种解码方法与问题目标密切相关,用于引导算法搜寻方向;设计了一种贪婪变异算子,在提高种群多样性的同时兼顾算法的局部搜索能力。为确保Pareto前沿解集的分布性和收敛性,避免算法陷入局部最优,在采用精英保留策略的基础上提出一种全新的选择算子,并通过实验证明了该选择算子的有效性。为进一步节约能源,针对调度方案提出先右移再左移的调整策略,在不改变总完工时间的前提下大大节约了设备的待机和开关机能量。最后通过实验验证了改进NSGA-Ⅱ的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标车间设备布局

车间设备布局问题具有多目标、多约束的特点。文中以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建了车间设备布局的多目标优化模型。采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定,无法保证多个目标同时优化的缺点。基于AHP和TOPSIS相结合的方法,从NSGA-Ⅱ求得的Pareto解集中,选出了最适合企业实际情况的布局方案,以一个实例证明了本方法的有效性。