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多目标柔性作业车间分批优化调度 总被引:5,自引:2,他引:5
为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。 相似文献
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柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对各工件日标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多日标优化数学模型.针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto综合最优解.最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题. 相似文献
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多目标柔性作业车间调度优化研究 总被引:16,自引:2,他引:16
提出了一种集成权重系数变化法和小生境技术的混合遗传算法,建立了包括时间、成本、交货期满意度和设备利用率在内的多目标优化模型。采用基于工序的编码方式和“间隙挤压法”活动化解码方法;遗传算子包括选择、交叉、变异3种类型;选择操作采用轮盘赌选择方式。为了保证解的收敛性和多样性,采用了精英保留策略和小生境技术。交叉操作采用线性次序交叉方式;变异操作采用互换操作变异方法。染色体的适应度是各个目标函数的随机加权和。仿真实验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。 相似文献
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批量生产柔性作业车间优化调度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。 相似文献
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为了研究柔性作业车间周期性再调度对生产稳定性和效率的影响,通过模拟随机工件到达的生产环境,运用周期性再调度的调度策略,将各个工件依次划入对应的调度区间,以效率和稳定性为目标,设计了一种基于Pareto概念的多目标差分进化算法对每个调度区间的工件进行调度优化,并从获得的非支配解集中采用决策策略选出一个调度方案作为实际调度加工方案。通过研究不同的再调度周期下与完工时间、总拖期、总效率和总稳定性之间的相互影响关系,有效地指导了实际生产实践。 相似文献
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Lei Deming Wu Zhiming Institute of Automation Shanghai Jiaotong University Shanghai China 《机械工程学报(英文版)》2005,18(4):494-497
A new representation method is first presented based on priority rules.According to this method,each entry in the chromosome indicates that in the procedure of the Giffler and Thompson (GT) algorithm,the conflict occurring in the corresponding machine is resolved by the corresponding priority rule.Then crowding-measure multi-objective evolutionary algorithm (CMOEA) is designed, in which both archive maintenance and fitness assignment use crowding measure.Finally the comparisons between CMOEA and SPEA in solving 15 scheduling problems demonstrate that CMOEA is suitable to job shop scheduling. 相似文献
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多工艺路线的批量生产调度优化 总被引:14,自引:0,他引:14
以优化生产周期为目标,研究了多工艺路线的批量调度问题,提出了一种基于工序优先级的调度算法,并将该算法嵌入到遗传算法中,得到了全局优化的批量调度算法。遗传算法搜索最佳染色体,调度算法把染色体解码为调度。在调度算法中,采用了3种提高生产率的策略,即区分批量启动时间与工序加工时间,在工件到达机床之前做好准备工作;把一批工件分成多个小生产批次,每批次独立加工:一批工件加工部分后就运向后续加工机床,缩小后续机床的等待时间。仿真表明,该调度方法能取得较好结果。 相似文献
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NEW NONSTANDARD JOB SHOP SCHEDULING ALGORITHM 总被引:5,自引:0,他引:5
XIE Zhiqiang YE Guangjie ZHANG Dali TAN Guangyu 《机械工程学报(英文版)》2008,21(4):97-100
Considering the complex constraint between operations in nonstandard job shop scheduling problem (NJSSP), critical path of job manufacturing tree is determined according to priority scheduling function constructed. Operations are divided into dependent operations and independent operations with the idea of subsection, and corresponding scheduling strategy is put forward according to operation characteristic in the segment and the complementarities of identical function machines. Forward greedy rule is adopted mainly for dependent operations to make operations arranged in the right position of machine selected, then each operation can be processed as early as possible, and the total processing time of job can be shortened as much as possible. For independent operations optimum scheduling rule is adopted mainly, the inserting position of operations will be determined according to the gap that the processing time of operations is subtracted from idle time of machine, and the operation will be inserted in the position with minimal gap. Experiments show, under the same conditions, the result that operations are scheduled according to the object function constructed, and the scheduling strategy adopted is better than the result that operations are scheduled according to efficiency scheduling algorithm. 相似文献
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免疫进化算法求解静态Job shop调度 总被引:2,自引:0,他引:2
基于克隆选择原理与细胞超变异思想构造了一种免疫进化算法CHIEA(Clonal selection and hyper mutations based immune evolution algorithm)求解静态JSP问题(Job shop scheduling problem)。随机混排变异算子的构造和抗体连续累积变异的实施丰富了细胞超变异的内容,基于优先列表编码方式的采用和免疫进化算子的构造提高了搜索效率,加速了算法收敛并提高了解的质量。通过与COELLO的AIS(Artificial immune system)算法的全面比较得出,CHIEA求解不同类型中小规模的静态JSP问题时具有更好的优化性能。 相似文献
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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:2,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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基于进化算法和模拟退火算法的混合调度算法 总被引:17,自引:1,他引:16
将进化算法与模拟退火算法相结合,提出四种有效的混合调度算法,即遗传退火算法、改进遗传算法、改进进化规划和并行模拟退火算法。两种算法搜索机制的互补增强了全局探索能力,基于关键路径的邻域函数运用提高了算法的效率。仿真结果表明:混合算法在求解质量和求解效率方面均有优势,优于国外同类研究成果;基于模拟退火的变异算子的搜索能力优于交叉算子;改进进化规划优于其他混合算法。 相似文献
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基于粒子群优化的开放式车间调度 总被引:1,自引:1,他引:1
开放式车间调度(OSP)是重要的调度问题,它在制造领域中的应用非常广泛。优化调度算法是调度理论的重要研究内容。基于人工智能的元启发式算法是解决该问题的常用方法。分析了一种新的元启发式算法——粒子群优化(PSO)在信息共享机制上的缺陷,提出新的基于群体智能的信息共享机制。在该信息共享机制的基础上, 设计新的基于PSO的元启发式调度算法——PSO-OSP。该算法利用问题的邻域知识指导局部搜索,可克服元启发式算法随机性引起的盲目搜索。该算法应用于开放式车间调度问题的标准测试实例。仿真结果显示,PSO-OSP算法在加快收敛速度的同时提高了开放式车间调度解的质量。 相似文献
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EDWARD M Knod 《机械工程学报(英文版)》2006,19(4):487-491
Firstly an overview of the potential impact on work-in-process (WIP) and lead time is provided when transfer lot sizes are undifferentiated from processing lot sizes. Simple performance examples are compared to those from a shop with one-piece transfer lots. Next, a mathematical programming model for minimizing lead time in the mixed-model job shop is presented, in which one-piece transfer lots are used. Key factors affecting lead time are found by analyzing the sum of the longest setup time of individual items among the shared processes (SLST) and the longest processing time of individual items among processes (LPT). And lead time can be minimized by cutting down the SLST and LPT. Reduction of the SLST is described as a traveling salesman problem (TSP), and the minimum of the SLST is solved through job shop scheduling. Removing the bottleneck and leveling the production line optimize the LPT. If the number of items produced is small, the routings are relatively short, and items and facilities are changed infrequently, the optimal schedule will remain valid. Finally a brief example serves to illustrate the method. 相似文献