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。     

求解作业车间调度问题的改进混合灰狼优化算法*

灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,具有收敛速度快,寻优能力强等优点。本文将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题,与布谷鸟搜索算法进行比较研究,验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上,针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点,对标准GWO算法进行改进,通过进化种群动态、反向学习初始化种群,以及最优个体变异等三个方面的改进操作,测试结果表明改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值,找到更好的解,并且结果鲁棒性更强。     

求解柔性作业车间调度问题的鸟群算法

柔性作业车间调度问题是生产调度领域中非常重要的一类带约束优化问题。根据其求解特性,提出一种基于改进的鸟群算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题的方法。该方法采用随机黑洞策略改进鸟群的觅食方式,自适应的动态调整策略改善鸟群的迁移步长,从而提高种群的多样性并加速算法的收敛速度;通过对关键路径上工序的领域搜索加强算法的局部搜索能力。最后利用实际制造企业的生产加工数据以及标准测试实例进行仿真实验,实验结果表明,该算法在问题的求解精度和收敛速度上具有一定的优势,是一种有效的求解柔性作业车间调度问题的新方法。     

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.     

基于改进NSGA-Ⅲ算法的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题求解效率低的难题,提出了一种改进NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ)调度优化算法。首先,建立了考虑直接能耗和间接能耗的多目标柔性作业车间调度模型;然后,结合两段式编码设计了一种混合分配策略,应用于种群的初始化,并通过进化算子确定子代种群的生成;最后,基于参考点的小生境选择策略,利用双层正交边界交叉方法生成一组预定的参考点,并根据种群熵值变化率设计自适应淘汰策略用于非支配精英存储策略。通过对11个作业车间调度问题算例进行改造,验证了改进算法求解多目标柔性作业车间调度问题具有较高的求解质量和求解效率。     

一种动态双种群果蝇优化算法求解FJSP

为了有效解决柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种具有较强进化机制的动态双种群果蝇优化算法(DDFOA),该算法采用自适应移动步长,并动态地将种群划分为先进子种群和后进子种群,其中先进子种群侧重局部搜索,后进子种群负责全局搜索。同时针对柔性作业车间调度问题,设计了合适的编码转化方案。最后,对算法的收敛性进行了证明,并选用经典算例对其进行仿真实验,仿真结果验证了DDFOA求解FJSP的有效性。     

改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题

模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现,针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上,因此提出一种改进的灰狼优化算法（improved grey wolf optimization,IGWO）求解以最小化模糊完成时间和最小化模糊机器总负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题。该算法首先采用双层编码将IGWO离散化,设计一种基于HV贡献度的策略提高种群多样性;然后使用强化学习方法确定全局和局部的搜索参数,改进两种交叉算子协助个体在不同更新模式下的进化;接着使用两级变邻域和四种替换策略提高局部搜索能力;最后在多个测例上进行多组实验分析验证改进策略的有效性。在多数测例上,IGWO的性能要优于对比算法,具有良好的收敛性和分布性。     

双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题

在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化.为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种双种群混合遗传算法.结合问题特性,设计三维编码以及对应的机器解码方案,采用不同的策略初始化种群以均衡一部分工厂负载,为双种群设计不同的交叉变异算子提高算法的多样性,并利用交换精英解的方法实现两个种群的协作优化,同时针对关键工厂和预防性维护操作设计相应的局部搜索.最后对比现有算法,在同构和异构工厂的算例上进行实验,使用正交试验法优化算法参数设置.实验结果验证了局部搜索以及种群协作的有效性和双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题的优越性.     

不确定工时下多目标柔性作业车间调度问题的进化求解方法

在实际工业生产中,调度环境的复杂性与不确定性使得调度问题求解难度大大提高.针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用不确定参数描述随机工时波动程度和约束条件允许违背程度,构建工时波动服从指数分布的多目标柔性车间调度模型.基于机会约束规划理论,将不确定调度问题转化为加工时间确定的柔性作业车间调度问题,求解得到一定程度上具有鲁棒性能的调度方案.在执行过程中,采用工序移动调整和重调度方法对作业排产方案进行动态调整.基于双链式编码以及贪婪插入法解码规则,提出了基于变邻域搜索的混合NSGA-Ⅱ算法.针对车间调度问题的多约束性和计算复杂度高等特点,设计了基于机器选择的复合启发式规则,包括依据概率的最小累计机器负载和最短工序加工时间规则,以获取更加接近Pareto前沿的均匀分布初始种群.采用改进工序和设备交叉策略以提高算法的全局搜索能力.此外,基于关键工序和机器选择的多种邻域结构,设计了变邻域搜索策略,以进一步提高算法的局部搜索能力.通过Kacem和Brandimarte标准算例的数值仿真以及与多种代表算法的统计比较,验证了所提算法的有效性.本文所提算法为不确定柔性作业车间调度问题提供了更优的调...     

混合灰狼优化算法求解柔性作业车间调度问题

将灰狼优化算法(GWO)用于柔性作业车间调度问题(FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用两段式编码方式,建立GWO连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证算法初始解的质量;然后,嵌入一种变邻域搜索策略,加强算法的局部搜索能力,引入遗传算子,提升算法的全局探索能力;最后,通过实验数据验证HGWO算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

改进灰狼优化算法求解机器人作业车间调度问题

针对物料机器人指派和作业车间的联合调度问题,设计了一种改进灰狼优化算法进行求解。根据机器人作业车间调度和灰狼优化算法的各自特点,提出一种面向机器人转移工序的编码方式。解码时,考虑工件运输的前提是工件在当前机器的工序已加工,提出融合间隙解码方法的驱动解码方法。为避免算法陷入局部最优,在灰狼个体位置更新后加入个体变异方法。最后,通过与其他智能优化算法及同类算法进行比较,验证了所提灰狼优化算法的有效性。     

求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法

针对以最小化最大完工时间为目标函数的柔性作业车间调度问题,建立其数学模型并提出了一种两段式狼群算法加以求解。采用两段式（two-vector code）的编码方式,设计初始化种群的方式,保证初始解的质量及多样性;通过对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为的重新设计,解决了原始狼群算法易陷入局部最优的问题;舍弃原始狼群算法中的距离判定因子,来降低算法的复杂度。对车间两个实例进行仿真测试和算法比较,验证了所提算法求解该问题的有效性,为其解决柔性作业车间调度问题提供了一种更加有效的方法。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

Digital twin-based job shop anomaly detection and dynamic scheduling

Scheduling scheme is one of the critical factors affecting the production efficiency. In the actual production, anomalies will lead to scheduling deviation and influence scheme execution, which makes the traditional job shop scheduling methods are not sufficient to meet the needs of real-time and accuracy. By introducing digital twin (DT), further convergence between physical and virtual space can be achieved, which enormously reinforces real-time performance of job shop scheduling. For flexible job shop, an anomaly detection and dynamic scheduling framework based on DT is proposed in this paper. Previously, a multi-level production process monitoring model is proposed to detect anomaly. Then, a real-time optimization strategy of scheduling scheme based on rolling window mechanism is explored to enforce dynamic scheduling optimization. Finally, the improved grey wolf optimization algorithm is introduced to solve the scheduling problem. Under this framework, it is possible to monitor the deviation between the actual processing state and the planned processing state in real time and effectively reduce the deviation. An equipment manufacturing job shop is taken as a case study to illustrate the effectiveness and advantages of the proposed framework.     

A hybrid discrete particle swarm optimization for dual-resource constrained job shop scheduling with resource flexibility

In this paper, a novel hybrid discrete particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the dual-resource constrained job shop scheduling problem with resource flexibility. Particles are represented based on a three-dimension chromosome coding scheme of operation sequence and resources allocation. Firstly, a mixed population initialization method is used for the particles. Then a discrete particle swarm optimization is designed as the global search process by taking the dual-resources feature into account. Moreover, an improved simulated annealing with variable neighborhoods structure is introduced to improve the local searching ability for the proposed algorithm. Finally, experimental results are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.     

区间数可重入混合流水车间调度与预维护协同优化

针对加工时间不确定的可重入混合流水车间调度与预维护协同优化问题,构建以区间最大完工时间、区间总碳排放和区间总预维护费用为优化目标的集成调度模型.针对问题特性,通过设计改进的可能度计算方法,定义区间意义下解的Pareto占优关系.提出一种改进的离散鲸鱼群算法,通过同步调度与维护策略,实现制造与维护的联合优化;设计个体间距离计算策略,寻找“最近较优个体”;设计个体位置移动策略以及多邻域搜索策略,有效地平衡全局搜索和局部搜索,提高收敛精度.通过大量的仿真实验和结果对比分析,表明了所提出的算法对于求解区间数可重入混合流水车间调度和预维护协同优化问题的有效性和可行性.     

A hybrid Jaya algorithm for solving flexible job shop scheduling problem considering multiple critical paths

As an extension of the classical job shop scheduling problem, flexible job shop scheduling problem (FJSP) is considered as a challenge in manufacturing systems for its complexity and flexibility. Meta-heuristic algorithms are shown effective in solving FJSP. However, the multiple critical paths issue, which has not been formally discussed in the existing literature, is discovered to be a primary obstacle for further optimization by meta-heuristics. In this paper, a hybrid Jaya algorithm integrated with Tabu search is proposed to solve FJSP for makespan minimization. Two Jaya operators are designed to improve solutions under a two-vector encoding scheme. During the local search phase, three approaches are proposed to deal with multiple critical paths and have been evaluated by experimental study and qualitative analyses. An incremental parameter setting strategy and a makespan estimation method are employed to speed up the searching process. The proposed algorithm is compared with several state-of-the-art algorithms on three well-known FJSP benchmark sets. Extensive experimental results suggest its superiority in both optimality and stability. Additionally, a real world scheduling problem, including six instances with different scales, is applied to further prove its ability in handling large-scale scheduling problems.     

多目标柔性车间调度的文化基因非支配排序粒子群算法

本文以离散型柔性制造车间为对象, 以缩短生产周期、减少机器空转时间和提高产品合格率为优化目标, 提出一种文化基因非支配排序粒子群算法. 该算法采用二维编码方式. 首先, 分别对工序和机器分配进行不同的变异操作, 建立了多目标离散型资源优化调度模型. 然后, 采用非支配排序策略和随机游走法获得Pareto最优解, 接着利用层次分析法给出资源优化配置方案. 最后, 利用实际生产数据进行仿真, 结果表明所提出的优化算法具有平衡全局搜索能力和局部搜索能力的特性.     

基于Petri网模型的JSP粒子群优化调度

提出一种有效的基于Petri网建模及改进的编码粒子群算法的车间作业调度问题优化算法,分析对比了现有的作业车间调度领域中的基于人工智能的优化算法,对所提出的基于Petri网建模和改进的粒子群算法的优化算法进行了性能分析,并对该算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的。     

基于AGV的管道加热器柔性作业车间调度方法研究

针对基于AGV约束的管道加热器柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间和最小化车间总负载为目标,提出改进麻雀搜索算法求解调度方案;建立合理的编解码方式表示调度方案;为解决多目标优化问题,引入Patero排序;考虑麻雀搜索算法求解离散优化问题时无效解较多、易陷入局部最优等缺陷,提出引入交叉变异算子、设置精英种群、设计自适应种群比例因子等改进措施;根据标准算例数据及实际车间生产数据对算法可行性进行验证,结果表明改进算法可有效求解合理的调度方案,相比于车间原生产方案,生产效率提高19.6%,且有效降低了车间总负载。