改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

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。     

基于改进Jaya算法的柔性作业车间调度问题

鉴于柔性作业车间调度问题(FJSP)是广泛存在于制造企业实际生产过程中的复杂NP-hard组合优化问题,针对FJSP的特点,结合Jaya算法与禁忌搜索算法的各自优势,提出一种改进Jaya算法求解该问题.在该算法中,根据离散的Jaya算法公式提出一种扩展离散Jaya算法操作机制,设计了Jaya迭代候选解集方法以及结合相似度和最大完工时间的选择策略,保证了种群的多样性并提高了Jaya算法的搜索能力;提出融合M.G.和N7两种邻域结构的禁忌搜索算法,使混合算法在分散搜索和集成搜索之间达到平衡.通过测试著名的FJSP基准问题,显示了所提算法在质量方面优于当前文献,并通过实验验证了算法的有效性和优越性.     

基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,提出了具有路径柔性的作业车间调度模型,给出了求解模型的自适应蚁群算法的具体实现过程。在搜索解路径的过程中,该算法首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工最好;接着在选择机器后再确定该加工哪个工件;当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛,分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于快速得到全局最优解;最后,通过实例仿真验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、关键机器负载以及机器总负载为目标建立调度数学模型,提出一种改进改进遗传算法进行求解。算法采用两种交叉原则,通过对关键工序块操作形成二级邻域结构进行求解,并采用外部档案集对操作过程中的个体进行保留,采用加权法对个体进行评价,对Kacem基准算例进行求解,以证明所提出算法求解性能。     

求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性.     

基于文化遗传算法求解柔性作业车间调度问题

在分析柔性作业车间调度问题特性的基础上,提出了一种采用主群体空间和信仰空间的双层进化结构的调度算法。该算法采用优良调度方案的知识信息构成信仰空间;提出一种二维矩阵的集成编码;基于工序顺序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子在主群体空间进行传统的遗传操作;通过具有自学习特点的相似性选择算子,使子代更好地继承父代的优良特征。通过典型算例的计算实验,表明算法在计算效率和求解质量上均具有较好的效果。     

改进细菌觅食算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题的NP难特性,提出一种改进的细菌觅食优化算法。采用集成法策略同时求解柔性作业车间调度问题的机器分配和工序调度子问题。将细菌个体表示为工序串,建立问题和算法的映射关系;分别针对普通细菌个体和当前最优个体设计了多重趋化操作,以增强算法的局部搜索能力;复制操作设置繁殖阈和死亡阈,以提高对历史经验的继承程度;迁移/驱散操作中,结合改进的LPT启发式规则,提出带倾向性的迁移/驱散操作方式。采用正交试验对算法的重要参数进行了优化配置,通过搜索算子优化效果对比实验证明了正交试验的结论;进行了收敛性能对比实验,证明算法具有优秀的全局开发能力和局部探索能力;典型算例实验结果表明,该算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。     

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的研究

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.     

混合蜂群算法求解柔性作业车间调度问题

为解决柔性作业车间调度问题,提出一种基于蜂群模型的混合群智能优化算法.在算法初始化阶段提出了蜂群优化算法结合随机方法的种群初始化方法,提高了初始种群质量;为提高算法搜索精度,在观察蜂阶段采用模拟退火算法更新观察蜂群,并以退温系数调节邻域规模,随算法进程细化搜索范围;针对柔性作业车间调度问题特点,建立了可控规模的邻域更新方法.采用柔性作业车间标准算例,通过仿真编程和与其他算法的比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于改进人工鱼群算法的柔性作业车间调度

提出了一种基于改进人工鱼群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法。该方法针对基本人工鱼群算法后期搜索盲目性大、精度不高的不足,在分析算法各个参数影响的基础上,提出了步长参数分解和采用柔性参数设置等改进策略,并在算法后期融入局部遍历搜索,提高了算法寻优能力和寻优精度。标准MK算例和对比试验表明了改进人工鱼群算法对求解柔性作业车间调度问题的有效性。     

基于改进候鸟算法的柔性作业车间分批调度问题

为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题.算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率.通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性.     

免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题,优化了设备分派方案。建立了多目标柔性作业车间调度的数学模型。提出了双种群双倍体自适应免疫算法,并用该算法求解某航空制造企业的多目标柔性作业车间调度问题,得到了优化调度方案。仿真结果表明,双种群双倍体自适应免疫算法是求解多目标柔性作业车间调度问题的有效算法。     

求解分布式柔性作业车间调度的混合蛙跳算法

针对分布式柔性作业车间(Distributed flexible job shop scheduling problem,DFJSP)最小化最大完工时间问题,提出一种混合蛙跳算法.在该算法中,编码采用基于工序序列和工厂序列的部分解空间编码方案,机床选择在解码过程中通过规则确定.引入变邻域搜索算法提升蛙跳算法的局部搜索能力.为了弥补部分解空间编码不能探索整个解空间的缺点,引入针对关键工厂的全解空间禁忌搜索,从而扩大算法解空间、进一步提升算法的局部搜索能力.通过对基准实例的求解,并与现有的最先进算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性.     

求解分布式柔性作业车间调度的混合蛙跳算法

针对分布式柔性作业车间(Distributed flexible job shop scheduling problem,DFJSP)最小化最大完工时间问题,提出一种混合蛙跳算法.在该算法中,编码采用基于工序序列和工厂序列的部分解空间编码方案,机床选择在解码过程中通过规则确定.引入变邻域搜索算法提升蛙跳算法的局部搜索能力.为了弥补部分解空间编码不能探索整个解空间的缺点,引入针对关键工厂的全解空间禁忌搜索,从而扩大算法解空间、进一步提升算法的局部搜索能力.通过对基准实例的求解,并与现有的最先进算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于改进混合遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种将模拟退火算法和莱维(Levy)飞行扰动策略引入传统遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的改进混合遗传算法。基于传统遗传算法,增加了自适应交叉概率和变异概率,生成初始种群后,对优秀个体进行保护,对性能较差的个体进行模拟退火和Levy飞行操作,克服了传统遗传算法的“早熟”和易陷入局部最优解的问题。通过仿真对比实验的测试,证明了该算法的有效性和优越性。     

改进混合Jaya优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以最小化最大完工时间为优化目标,在研究现有Jaya优化算法的基础上,结合邻域搜索算法,提出一种改进混合Jaya优化算法.首先,针对MSOS编码方式设计种群初始化方法;其次,提出一种基于Jaya优化算法思想的离散化更新算子,使算法适用于FJSP;然后,设计了2种新型邻域结构,有效增强了算法的局部寻优能力;最后,通过3组著名的FJSP基准算例进行测试,并与相同目标的其他算法进行对比分析.结果 表明,改进混合Jaya优化算法能有效求解FJSP,且比相同目标的其他算法有更强的求解能力.     

基于遗传优化算法求解作业车间调度问题

将一类具有路径柔性的作业车间调度问题，分解为任务优化分配和任务优化调度两个子问题，结合遗传算法和启发式算法，提出了基于遗传算法的优化调度算法，并有实例证实了该算法的有效性。     

一种求解柔性作业车间调度问题的鲸鱼群优化算法

针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新型元启发式算法,鲸鱼群算法(Whale swarm optimization algorithm,WSA),该算法以"较优且最近"的鲸鱼引导和利用超声波强度来控制鲸鱼个体移动范围的迭代方式,在求解各类标准函数时显示出了其在全局搜索能力和维持种群多样性方面的优越性。采用两段式编码方法将FJSP描述为机器选择和工序排序两个子问题;引入转换机制实现FJSP的离散调度解与连续的鲸鱼个体位置向量之间的相互转换,然后利用WSA完成种群的迭代更新和寻优。最后,通过实验数据验证了WSA在求解FJSP方面的有效性。     

考虑工件分批的柔性作业车间调度及求解算法

针对柔性作业车间分批调度问题,建立了考虑工件分批的柔性作业车间调度模型,并提出混合遗传算法用于模型求解。首先,采用改进试探法确定划分的具体批次、柔性批量划分方法确定各个批次的实际批量;其次,采用双层编码机制对工序排序及机器选择同时进行优化,利用GLR机器选择法生成初始解;最后,混合遗传算法利用GA鲁棒性强与ABC算法对初始解依赖性不高、适应性强的特点在解空间内充分搜索较优解,并结合SA出色的局部搜索能力快速收敛到全局最优解。分析表明,改进试探法批次划分与柔性批量划分方法可明显缩短生产周期,同时也证明了所提算法的有效性和可行性。