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针对大规模车间调度问题,提出了一种混沌压缩非线性粒子群算法。首先运用多种群策略增加粒子多样性,结合混沌策略和非线性策略改进惯性权重,以平衡全局和局部搜索能力,加快算法后期收敛速度;再引入压缩因子改进算法速度更新公式,加大算法前期搜索范围,以防止算法陷入局部最优;最后用6种车间作业经典算例分别对粒子群算法、遗传算法、灰狼算法和混沌压缩非线性粒子群算法进行检验。实验结果表明,该方法可以显著提升粒子群算法的收敛精度和速度,对于实际大规模车间调度问题适应性较好,能有效提高车间的生产效率。 相似文献
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在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。 相似文献
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基于粒子群优化和变邻域搜索的混合调度算法 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群算法.该算法采用基于工序的编码和新的位置更新策略,使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题.同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,利用粒子群算法和变邻域搜索算法的互补性能,设计了粒子群-变邻域搜索算法、改进的粒子群算法、粒子群-变邻域搜索交替算法和粒子群-变邻域搜索协同算法4种混合调度算法.仿真结果表明,混合算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题. 相似文献
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《机电工程》2021,38(5)
针对面向订单的混流装配线车间组装过程中出现堆叠的问题,对该类生产线特点进行了分析,提出了一种理论调度优化模型及其算法。建立了以车间交货时间的准时度和组件完工的同时度为目标函数的车间多目标调度优化模型;对粒子群算法进行了改进,设计了基于吸引子与自然选择的社会粒子群算法来求解多目标优化模型;研究了粒子群的信息描述方法,提出了兼有工序和工件信息的二维编码,将生产信息转化为编程语言,利用MATLAB进行了编程迭代计算和仿真,并对比分析了标准粒子群算法、社会粒子群算法、混合粒子群算法仿真的适应度值、最优解迭代次数,验证了所提算法的优越性。研究结果表明:该多目标调度优化模型在面向订单的混流装配调度问题方面具备有效性和合理性;所设计的社会粒子群算法寻优速度快,寻优效果好;调度方案机器最低利用率可达72.49%,很好地解决了装配的堆叠问题。 相似文献
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《机械工程学报》2020,(2)
针对无缝钢管冷拔生产中的周期式退火炉作批处理机的可重入批离散机流水车间调度问题,建立以总工件完工时间与批处理机总能源消耗最小化的双目标优化调度模型,设计包括多目标粒子群算法、快速非支配等级排序、拥挤度比较以及变异进化操作的多目标粒子群算法,该算法采用非支配等级排序与拥挤度比较进行最优粒子的选择策略和算法前期与后期变异相结合使用策略。试验结果表明,与带变异进化操作的多目标粒子群算法和非支配排序粒子群算法相比,该算法在两个目标函数上都找到更优的最小值,其结果平均水平更靠近Pareto解集的前沿,有效提高了算法的优化求解能力。通过Pareto解的方式该算法可得到一组综合权衡了完工时间和退火炉能源消耗两个指标的Pareto解集,能提供多种可选的调度方案,当生产时间充足,可尽量选取退火炉能源消耗较低的方案,当企业订单繁多追求生产效率时,可尽量选取完工时间较小的方案,有效地解决了此类实际问题。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题,对其优化方法进行了研究,建立了多目标柔性作业车间调度问题的函数模型,提出了分布估计—蚁群混合算法。该算法首先采用分布估计算法快速得到了全局较优解,然后通过选择部分较优解对蚁群算法信息素初始化进行了改进,最后利用蚁群算法正反馈机制快速寻找到了全局最优解;在改进的分布估计算法中,结合了多种方法进行机器选择和工序排序的初始化,给出了相应概率模型和种群更新方式;在改进的蚁群算法中,通过建立两个路径节点集合进行了状态转移规则的描述,并对信息素更新机制进行了分阶段局部更新和全局更新,有利于蚁群算法快速收敛到全局最优解;通过两个柔性作业车间调度实例进行了仿真分析以及和其他算法的对比。研究结果表明:分布估计—蚁群混合算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好优化效果和高效求解能力。 相似文献
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针对工序质检结果使原作业计划不能有效指导车间生产的现状,研究考虑工序质检的柔性作业车间动态调度问题.建立以最小化工件的最大完工时间和最小化排产方案变更差异为目标的混合整数规划模型,并提出一种基于局面评价的遗传退火算法.该算法将遗传算法的种群和变异概念引入模拟退火算法,利用模拟退火算法多次获得局部最优解以及大规模变异跳出局部最优的机制,获得最终全局近优解.在解码规则中直接考虑调度目标,提出基于局面评价的解码机制,避免产生劣质解,从而减小解空间.采用所提算法对文献中的案例进行扩充和求解,并与3种算法对比,验证了所提算法在解决该类问题上的有效性和优越性. 相似文献
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基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度 总被引:16,自引:0,他引:16
采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法 总被引:12,自引:0,他引:12
为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性,分析了其优化机理,并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中,利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略,利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略,而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛,迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明,本算法可有效地求解作业车间调度问题,验证了广义粒子群优化模型的合理性。 相似文献
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针对一类具有模糊加t时间和模糊交货期的作业车间调度问题,提出一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法--量子粒子群算法,对其进行求解.通过仿真实例对此算法进行验证,结果表明,在求解带模糊加丁时间和模糊交货期的作业车间调度问题时,量子粒子群算法有很好的效果. 相似文献
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传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。 相似文献
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针对模糊交货期的流水车间调度问题的特点,提出采用知识进化算法和粒子群优化的混合算法来求解问题。该算法首先在多个群体空间内采用粒子群优化寻找局部最优解,然后利用知识进化算法的猜测操作和反驳操作建立以群体空间知识为基础的一个知识空间,最后通过知识空间的协同进化更新其中的社会知识,从而形成问题的最优解。通过采用所提算法对带模糊交货期的流水车间调度问题的实例进行测试,并比对遗传算法和粒子群优化算法,表明了混合算法的可行性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献