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具有柔性加工路径的作业车间批量调度优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP- hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序可以由一个机床集合中的多台机床完成加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法以适用于批量调度 ,并分析了几种批量调度方案 ,最后给出了这些调度的仿真结果 ,证明单件最佳调度不适合扩展成批量最佳调度 相似文献
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多目标柔性作业车间分批优化调度 总被引:5,自引:2,他引:5
为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。 相似文献
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针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。 相似文献
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改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题 总被引:35,自引:3,他引:35
分析柔性作业车间调度问题的特点,提出一种求解该问题的改进遗传算法。在考虑各个机器负荷平衡,所有机器上的总负荷和最大完工时间等性能指标更加合理情况下,设计一种全局搜索、局部搜索和随机产生相结合的初始化方法,提高种群初始解的质量,加快遗传算法的收敛速度。结合问题特点设计合理的染色体编码方式、交叉算子和变异算子,防止遗传操作过程中非法解的产生,避免染色体的修复,提高求解效率。使用文献中相同的实例测试利用初始化方法的改进遗传算法,并将计算结果与文献中其他遗传算法的测试结果进行比较,验证所提出的初始化方法的可行性和有效性。 相似文献
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在考虑最大完工时间、总拖延时间、各个机器负荷平衡、所有机器上的总负荷等性能指标更加合理的情况下,设计一种新的选择算子,确保算法能快速收敛到全局最优解;利用提出的选择算子设计一种改进的遗传算法,提高求解效率.用基准实例测试改进的遗传算法,试验结果显示该算法能更有效地解决调度问题. 相似文献
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多目标批量生产柔性作业车间优化调度 总被引:14,自引:0,他引:14
研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。 相似文献
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多目标柔性作业车间调度优化研究 总被引:16,自引:2,他引:16
提出了一种集成权重系数变化法和小生境技术的混合遗传算法,建立了包括时间、成本、交货期满意度和设备利用率在内的多目标优化模型。采用基于工序的编码方式和“间隙挤压法”活动化解码方法;遗传算子包括选择、交叉、变异3种类型;选择操作采用轮盘赌选择方式。为了保证解的收敛性和多样性,采用了精英保留策略和小生境技术。交叉操作采用线性次序交叉方式;变异操作采用互换操作变异方法。染色体的适应度是各个目标函数的随机加权和。仿真实验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。 相似文献
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混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度 总被引:3,自引:0,他引:3
针对以最大完工时间、生产成本和生产质量为目标的柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种混合离散蝙蝠算法。为了提高求解多目标柔性作业车间调度问题的混合离散蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略产生初始种群,提高了算法的全局搜索能力。同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置,有效地避免了算法早熟收敛。在计算问题的目标值上面,首次提出时钟算法。针对具体实例进行测试,试验数据表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法(HGWOA)来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。 相似文献
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针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。 相似文献