混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法

针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法进行求解,采用基于启发式方法的初始种群生成方式以提高种群的质量和多样性,并引入一种局域搜索策略以改善求解算法所获得的非支配解的质量及分布性.通过对大量数值算例进行仿真实验,并与典型的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的模型和算法在收敛性、分布性及极端点质量方面均具有优势,能够较好的解决多目标混合并行机调度问题.     

并行流程车间调度问题及其概率学习进化算法

并行Flowshop调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点,是一类新型的调度问题.针对最小化最大完工时间目标函数,建立了一般并行Flowshop调度问题的整数规划模型.鉴于问题的求解复杂性,设计了基于概率学习的求解算法.对随机生成的测试问题进行求解,实验结果显示出该算法求解并行Flowshop调度问题的良好潜能.     

求解多背包问题的混合蛙跳算法

针对多背包问题,提出一种改进的离散混合蛙跳算法。算法中对青蛙个体采用十进制整数编码方式,应用遗传算法中的交叉操作来对个体进行更新,扩展了传统混合蛙跳算法模型。将改进的算法用于多背包问题求解,仿真实验表明了所提算法的有效性。     

基于NSGA2算法的混合流水车间多目标调度问题研究

针对混合流水车间多目标调度问题,以最大流程时间和生产中所消耗的总能量最小为目标函数,建立了混合整数数学规划模型;将具有解决复杂组合优化问题的非劣排序遗传算法2(NSGA2)应用于求解多目标混合流水车间调度问题,详细描述了NSGA2算法求解HFSP问题的步骤。利用Matlab仿真,结果表明,NSGA2算法求解多目标HFMSP问题可行性和有效性。     

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。     

基于微粒群优化算法的锌电解分时供电优化调度

建立了锌电解生产过程分时供电优化调度系统的多目标优化数学模型.设计出一种随机多目标微粒群优化(PSO)算法,并应用整数空间的随机多目标PSO算法实现锌电解过程分时供电的优化调度.克服了采用单目标模拟退火算法进行分时供电优化调度时存在的先验知识不足、搜索效率较低等缺点.     

多阶段混合Flow Shop调度问题及其遗传求解算法

针对多阶段混合Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ 调度问题的一般结构和不同的调度目标函数,提出混合整数规划模型,并基于问题的结构特点设计了遗传求解算法。计算实验结果表明,遗传算法对于不同规模和结构的问题具有良好的适应性和求解性能     

装配线物料搬运的拉格朗日松弛算法

为提高汽车制造企业混流装配线的运行效益,提出了基于看板模型的多封闭循环路径多载量小车物料配送调度方法—–装配线物料配送调度的拉格朗日松弛算法.首先对问题域进行了描述并做出了具体假设,以最小化配送系统总成本为目标,建立了混合整数规划模型.在此基础上,针对该模型提出了两种算法—–次梯度和随机步长拉格朗日松弛算法,将松弛问题分解为两个决策子问题分别进行求解.仿真实验表明提出的两种调度算法均适用于该研究问题域,并在求解时间及稳定性上表现出良好的性能.     

多阶段人机协同求解动态柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间生产环境中机器故障的动态调度问题, 以最小最大完工时间和最小偏差为目标, 结合车间调度人员的经验建立多阶段人机协同动态调度策略. 在不同阶段该策略的调度人员可参与优化过程, 提高方案的可行性和稳定性. 设计外部精英库中最优解的更新方法, 依据海明距离保留具有相同目标值的多种调度方案. 最后通过实例仿真验证了该模型和算法的有效性、可行性和稳定性, 更便于有效地指导生产实践.

     

成组加工中有主从调整时间的最大延迟问题

针对钢管生产过程具有多产品和主从调整时间特性的实际批组调度问题,以最小化工件的最大延迟为目标函数,建立了问题的0-1混合整数规划模型;进而分析了问题的优化特性,提出了基于优化特性的禁忌搜索算法.仿真结果表明该算法是可行而有效的.     

整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究

以Petri网与蚁群优化算法相结合，求解柔性制造系统的调度问题，取得了明显的优化效果。以一个典型算例的调度优化为例，证明了算法的有效性。     

基于蚁群算法的MC供应链调度优化研究

为解决大规模定制模式下客户订单分离点后的动态供应链调度问题，提出了包括供应商选择及企业合作时序安排的优化调度模型，设计了基于蚁群算法的求解过程。通过多组数据实验及结果比较分析，对模型算法的有效性、稳定性进行了验证。     

Improved auto control ant colony optimization using lazy ant approach for grid scheduling problem

An auto controlled ant colony optimization algorithm controls the behavior of the ant colony algorithm automatically based on a priori heuristic. During the experimental study of auto controlled ACO algorithm on grid scheduling problem, it was observed that the induction of lazy ants not only reduces the time complexity of the algorithm but also produces better results on the given objectives. Lazy ants are basically a mutated version of active ants that remain alive till the fitter lazy ants are generated in the successive generations. This work presents an improved auto controlled ACO algorithm using the lazy ant concept. Performance study reveals the efficacy and the efficiency achieved by the proposed algorithm. A comparative study of the proposed method with some other recent meta-heuristics such as auto controlled ant colony optimization algorithm, genetic algorithm, quantum genetic algorithm, simulated annealing and particle swarm optimization for grid scheduling problem exhibits so.     

解决作业车间调度的微粒群退火算法*

针对微粒群优化算法在求解作业车间调度问题时存在的易早熟、搜索准确度差等缺点,在微粒群优化算法的基础上引入了模拟退火算法,从而使得算法同时具有全局搜索和跳出局部最优的能力,并且增加了对不可行解的优化,从而提高了算法的搜索效率;同时,在模拟退火算法中引入自适应温度衰变系数,使得SA算法能根据当前环境自动调整搜索条件,从而避免了微粒群优化算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明,与其他算法相比,该算法是一种切实可行、有效的方法。     

基于量子粒子群优化的DAG并行任务调度研究*

任务调度是网络并行计算系统的核心问题之一。在有向无环图(DAG)描述问题的基础上,提出了一种进行并行任务调度的量子粒子群优化算法。首先对DAG并行任务调度问题作出定义,并给出了优化问题的目标;然后分别讨论了问题的编码表示、解码方案、位置向量的计算方法、离散问题连续化、算法的总体流程等;最后给出算法的仿真实验情况及分析,实验结果表明,该算法有良好的全局寻优性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法。     

基于多任务强化学习的堆垛机调度与库位推荐

堆垛机调度是物流仓储自动化中的重要任务,任务中的出入库效率、货物存放等情况影响仓储系统的整体效益。传统调度方法在面对较大规模调度问题时,因处理大状态空间从而导致性能受限和收益降低。与此同时,库位优化与调度运行联系密切,但现有多数工作在处理调度问题时未能考虑到库位优化问题。为解决仓储中堆垛机调度问题,提出一种基于深度强化学习算法的近端策略优化调度方法。将调度问题视为序列决策问题,通过智能体与环境的持续交互进行自我学习,以在不断变化的环境中优化调度。针对调度中伴生的库位优化问题,提出一种基于多任务学习的调度、库位推荐联合算法,并基于调度网络构建适用于库位推荐的Actor网络,通过与Critic网络进行交互反馈,促进整体的联动和训练,从而提升整体效益。实验结果表明,与原算法模型相比,该调度方法的累计回报值指标平均提升了33.6%,所提的多任务学习的联合算法能有效地应对堆垛机调度和库位优化的应用场景,可为该类多任务问题提供可行的解决方案。     

基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题

针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法（GSO）,算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性.     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

解决具有混合约束柔性流水车间调度问题的粒子群优化算法

针对既存在阻塞限制工件又存在无等待约束工件的柔性流水车间调度问题, 提出了一种离散粒子群优化的求解方法。该方法采用基于排列的编码形式, 设计了推进—迭代算法进行解码并计算问题目标值, 利用离散粒子群优化算法进行全局优化, 利用迭代贪婪(iterated greedy, IG)算法提高种群个体的局部搜索能力。此外, 根据问题特点, 提出最早释放优先(first release first, FRF)和最早完工优先(first complete first, FCF)两种机器分配策略。仿真结果表明, 所提出的方法求解混合约束下柔性流水车间调度问题是可行的、有效的。     

柔性作业车间生产计划与调度集成优化求解策略

针对柔性作业车间(Flexible job-shop, FJS)生产计划(Production planning, PP)与调度紧密衔接的特点, 建立了生产计划与调度集成优化模型. 模型综合考虑了安全库存、需求损失及工件加工路线柔性等方面因素. 提出了一种基于拉格朗日松弛(Lagrangian relaxation, LR)的分解算法, 将原问题分解为计划子问题与调度子问题. 针对松弛的生产计划子问题, 提出一种新的费用结构, 以保证生产计划决策与实际情况相符, 并设计了一种变量固定—松弛策略与滚动时域组合算法进行求解. 对于调度子问题中的加工路线柔性问题, 提出了一种新的机器选择策略. 通过数值实验验证了模型与算法的有效性.