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考虑工序相关性的动态Job shop调度问题启发式算法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出一类考虑工序相关性的、工件批量到达的动态Job shop 调度问题,在对工序相关性进行了定义和数学描述的基础上,进一步建立了动态Job shop 调度问题的优化模型。设计了一种组合式调度规则RAN(FCFS,ODD),并提出了基于规则的启发式算法以及该类动态Job shop 调度问题的算例生成方法。为验证算法和比较评估调度规则的性能,对算例采用文献提出的7种调度规则和RAN(FCFS,ODD)进行了仿真调度,对调度结果的分析表明了算法的有效性和RAN(FCFS,ODD)调度规则求解所提出的动态Job Shop 调度问题的优越性能。 相似文献
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针对机器-工人双资源约束下加工时间具有随机性的Job shop调度问题(Job shop scheduling problems,JSSP),考虑工人熟练程度差异和工人数量不足的约束,采用鲁棒调度的方法建立机器-工人双资源约束的鲁棒Job shop调度模型(Dual-resource constrained robust JSSP,DR-RJSSP).鉴于DR-RJSSP同时考虑工人合理指派和双目标优化,提出机器-工人两阶段指派方法,在主动降低加工时间随机扰动的同时最小化工人约束对调度性能的影响.其次,提出多目标混合分布估计算法求解DR-RJSSP,以得到兼顾调度性能和鲁棒性的Pareto解集.最后,采用8组仿真算例将所提出的兼顾工人熟练程度和负载均衡的指派策略与基于熟练程度的指派策略和随机指派策略进行对比,验证了所提指派策略的Pareto优化性能.此外,通过对制造企业调度案例的仿真分析,验证了基于两阶段指派策略的MO-HEDA求解DR-RJSSP的有效性. 相似文献
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针对考虑工件加工时间不确定性的模糊分布式柔性作业车间调度问题(fuzzy Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, fDFJSP),将加工时间用三角模糊数表示,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种改进的人工蜂群算法进行求解。针对fDFJSP的分布式特点,设计了基于车间-工序-机器的三层编码方式,针对不同编码层,采用多种混合搜索策略,以提升算法的邻域和全局搜索能力。为测试算法的性能,设计了2组实验对5个算例进行测试,并与代表性算法进行对比。结果表明,所提算法结果总体优于其他对比算法,能够有效求解具有模糊加工时间的模糊分布式柔性作业车间调度问题。 相似文献
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提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem, SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy, ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm, EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。 相似文献
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针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem, JSSP)因NP-难属性难以快速获得优质解,以及生产场景随机扰动所导致的频繁重调度等求解难题,基于深度强化学习提出一种新颖的交互式工序智能体(Interactive operation agent, IOA)调度模型框架。在分析工序间工艺路线和加工设备约束关系的基础上,将Job shop的加工工序构建为工序智能体,设计工序智能体间的交互机制,智能体依据彼此关系进行特征交互并更新自身的特征向量,并基于工序特征和最早加工时间设计拟合动作值函数的深度神经网络,调度模型根据系统状态和工序智能体特征即可生成调度策略。采用Double DQN算法训练IOA调度模型,引入经验回放机制消除序列训练样本间的相关性,训练好的模型可以快速生成高质量的调度方案,并在机器发生故障时能够有效执行重调度策略。试验结果表明所提出的IOA调度方法优于贪婪算法和启发式调度规则,且具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献