双资源批量生产柔性作业车间多目标调度方法

针对双资源批量生产柔性作业车间调度问题,提出了一种多目标精细化调度方法。针对双资源批量生产柔性作业车间多目标调度问题特点,建立了一类以制造成本最低和完工时间最短为优化目标的双资源等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型;提出了5种双资源批量生产柔性作业车间精细化调度技术;针对模型提出并设计了一种改进的NSGA II算法。通过案例分析验证了该方法的有效性。     

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。     

改进灰狼算法求解多目标柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题(Flexible Jobshop Scheduling Problem,FJSP)是经典的NP-hard(Nondeterministic Polynomial-time hard)问题,针对该复杂问题,需要建立一个多目标的数学模型,采用灰狼优化算法对柔性作业车间的加工完成时间、总耗能和总机器负荷这三个目标进行优化,以加工完成时间、总耗能和总机器负荷作为研究目标。灰狼优化算法(GWO)是一种具有较高的寻优精度和收敛速度的算法,在此基础上对灰狼优化算法的初始化种群进行改进,为了使灰狼算法适用于多目标问题,与非支配排序遗传算法结合,引入非支配排序与拥挤度的概念,用于灰狼算法对种群的更新。对柔性作业车间调度算例进行测试,结果表明改进的灰狼算法针对多目标柔性作业车间调度可以找到最优解,以较少的迭代次数找到最小加工时间、最小总耗能及最小总机器负荷,对车间调度问题进行了优化。     

基于TSAPO的柔性作业车间计划和调度

为使多目标柔性作业车间计划与调度的制定更适合实际生产的动态变化,提出增加动态反馈的闭环柔性作业车间计划模型及二阶式蚁群粒子群混合优化算法TSAPO。通过增加动态监视功能,及时更新和反馈实际生产数据。利用对优化目标的二阶段分解,设计带有反馈机制的调度算法。实验结果证明,该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题中具有较好的优化效果。     

考虑非确定加工时间的柔性作业车间调度问题研究

加工时间不确定的柔性作业车间调度问题已逐渐成为生产调度研究的热点。采用区间表示加工时间范围,利用时间Petri网建立区间柔性作业车间调度问题形式化模型,并运用网模型的状态类图进行可达性分析,计算出所有可行变迁触发序列。通过对触发序列的时序分析,提出一种有效的逆向分步法来构造触发序列的时间约束不等式,进而求解线性规划问题来获得最小完工时间下界(上界)的优化调度策略。最后利用实例分析验证了模型及所提方法的正确性和可行性,为实际的区间柔性作业车间调度问题提供有效方案。     

生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题

针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

多种群NSGA-Ⅱ改进算法的大规模柔性作业车间调度问题

在研究柔性作业车间调度问题(FJSP)中为模拟实际大型生产车间的柔性作业车间调度情景,设计了基于传统基准实例的大规模FJSP数据集.针对大规模FJSP数据集,提出了以最大完工时间、机器最大负荷、机器总负荷为优化指标构建多目标柔性作业车间调度模型,在求解时为避免算法陷入局部最优,提出了一种多种群NSGA-Ⅱ改进算法(IM...     

改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.     

改进的粒子群算法在多目标车间调度的应用

利用粒子群算法解决车间调度问题,是一种有效的策略。对粒子群算法进行分析,针对多目标的柔性车间调度问题,构建了以加工时间最小化、加工成本最小化和单机器最大负荷最小化的多目标柔性车间调度模型。提出基于交叉变异的变参粒子群算法,以提高其跳出局部最优快速达到全局最优的能力。同时,引入智能小车概念,将运输时间考虑到此调度中。并将该方法用于某离散制造业的柔性车间作业调度中,最后验证了该算法的实用性及高效性。     

基于Q-learning算法解决多目标柔性作业车间调度问题

近几十年来，柔性作业车间调度问题由于其不确定性和复杂度引起了许多学者的关注。易陷入局部最优一直是元启发式算法解决柔性作业车间调度问题的不足之处，对此提出了一种改进的Q-learning强化学习算法，该改进算法设计并定义了状态空间和动作集，并通过随机生成可行的工序编码，在随机贪婪策略下选择合适的加工机器形成对应可行的机器编码，以最大完工时间和总能耗的多目标优化函数为可行解优劣的衡量标准。最后将所提算法模型使用车间调度问题的标准算例进行了验证，实验结果说明了所提算法的有效性，提升了解决多目标柔性作业车间问题的精度。     

An efficient search method for multi-objective flexible job shop scheduling problems

Flexible job shop scheduling is very important in both fields of production management and combinatorial optimization. Owing to the high computational complexity, it is quite difficult to achieve an optimal solution to this problem with traditional optimization approaches. Motivated by some empirical knowledge, we propose an efficient search method for the multi-objective flexible job shop scheduling problems in this paper. Through the work presented in this work, we hope to move a step closer to the ultimate vision of an automated system for generating optimal or near-optimal production schedules. The final experimental results have shown that the proposed algorithm is a feasible and effective approach for the multi-objective flexible job shop scheduling problems.     

基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型;针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略;同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题;与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.     

面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度*

针对面向绿色制造的车间调度问题,考虑能源消耗、最大完工时间、生产成本等调度目标,建立了多目标柔性作业车间调度问题模型,并提出一种改进离散蝙蝠算法来求解。针对这个模型的特点,为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种整数编码策略。为了避免粒子早熟收敛、求解精度低等问题,设计了一种具有记忆能力的粒子变异操作。为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种线性递减的惯性权重策略。针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解多目标柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法。     

Multi-objective flexible job shop schedule: Design and evaluation by simulation modeling

Flexible job shop schedule is very important in both fields of combinatorial optimization and production management. In this paper, a simulation model is presented to solve the multi-objective flexible job shop scheduling problem. The proposed model has been coded by Matlab which is a special mathematical computation language. After modeling the pending problem, the model is validated by five representative instances based on practical data. The results obtained from the computational study have shown that the proposed approach is a feasible and effective approach for the multi-objective flexible job shop scheduling problem.     

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。     

遗传算法求解多目标柔性Job-shop问题

本文描述了基于可变机器约束的多目标柔性Job-shop调度问题模型,并应用一种改进的遗传算法进行求解。我们采用了表示工序先后顺序及机器选择的二维编码方式,以多目标优化函数为度量,通过三种遗传操作扩展后代的多样性和算法的搜索空间。仿真结果验证了该算法能有效解决多目标优化问题。     

遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

考虑多目标的柔性工艺与调度集成优化算法

针对工艺规划与车间调度集成优化问题,在考虑零件的加工工序柔性、工序次序柔性及加工机器柔性的基础上,以最大完工时间、总加工成本和总拖期时间为优化目标,对多目标柔性工艺与车间调度集成问题建模,提出一种基于改进人工蜂群算法的多目标柔性工艺与车间调度集成优化策略,并提出邻域变异操作以及全局交叉操作,对种群进行更新。引入Pareto方法,通过对适应度评价、贪婪准则、Pareto最优解集构造和保存以及解得多样性维护等方面进行改进,设计了一种基于Pareto方法的多目标人工蜂群算法。最后,通过采用基本人工蜂群算法及改进人工蜂群算法对六个工件、五台机床的柔性工艺与车间调度集成问题进行优化,验证了改进算法的有效性。     

考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。