改进遗传算法求解作业车间调度问题

介绍了作业车间调度问题的概念,构造了该问题的数学模型和目标函数,提出了一种解决作业车间调度问题的以最小化最大完工时间为目标函数的改进遗传算法,并运用实例对算法进行了分析。     

求解作业车间调度问题的多种群杂交遗传算法

提出了多种群杂交改进遗传算法,在约束条件处理中引入可能解空间概念;设计了机床编号可变的基于工序的编码。父代个体和交叉变异得到的个体在选择操作中具有同等选择机会,保证最优个体保留到下一代,又能保持子代的多样性。在遗传过程中引入修正种群,实现多种群杂交,以保持种群的多样性。应用实例分析和工程实践表明,算法稳定可靠,运行效率大大提高。     

基于多目标优化的改进遗传算法求解柔性车间调度问题

文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中,调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响,因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化,结合改进的Pareto多目标优化方法,以及最短加工时间变异和邻域变异方法,提高了算法的寻优能力。最后通过实验验证了算法适用于求解多目标的柔性车间调度问题。     

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。     

基于遗传算法的多资源作业车间智能优化调度

提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决作业车间的加工受到机床、操作工人和机器人等多种生产资源制约条件下的优化调度。以生产周期为目标进行的优化调度，将遗传算法和分派规则相结合，通过交叉、交异等遗传操作，得到目标的最优或次优解。最后对算法进行了仿真研究，并给出了算法运行结果，仿真结果表明该算法是可行的。     

双阈值控制的遗传算法求解作业车间调度问题

针对作业车间调度问题自身的求解难点和遗传算法的特点,分析了目前遗传调度算子存在的问题,提出了一种双阈值控制的多父辈POX交叉算子,即用父辈相似度阈值调整变异的时间,收敛度阈值调整变异概率,在变异的同时提高交叉性能.利用这种方法求解作业车间调度问题,能防止父个体相似时交叉不能产生新个体,防止交叉产生的优秀个体再变异,并防止早熟现象.仿真实验表明,该算法可以显著提高解的质量和收敛速度.     

多目标离散灰狼优化算法求解作业车间节能调度问题

针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解.根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模式和搜寻模式的双模式并行搜索方法,并在搜索过程中动态调整两种模式下个体的数目,以协调算法全局和局部搜...     

并行机作业车间等量分批多目标优化调度

为降低并行机作业车间等量分批多目标优化调度问题的复杂度,提高优化效率,提出了一种基于仿真技术和改进非支配排序遗传算法的分步优化方法.建立了一类以完工时间最短和总制造成本最低为优化目标的并行机作业车间等量分批多目标优化调度模型;将各产品进行等量分批,以Witness为仿真平台建立并行机作业车间等量分批生产仿真模型,通过组合仿真优化得到产品理想的等量分批方案,从而将原问题转化为并行机作业车间多目标优化调度问题;设计了一种改进的非支配排序遗传算法,对并行机作业车间多目标优化调度进行求解.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

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。     

蚁群遗传算法求解能力约束的柔性作业车间调度问题

提出一种主、从递阶结构的蚁群遗传求解算法。算法中,主级为蚁群算法,完成工件组合和加工路径选择;从级为遗传算法,完成主级约束下的设备排产。分别以工件延迟时间和设备可用能力为启发式信息,设计蚂蚁工件间和设备间的转移概率;以设备空闲时间最小为目标,设计从级染色体选择、多点交叉和多点变异3类遗传操作。从级染色体适应值取其代表调度方案中工件流通时间的倒数,从蚂蚁游历值取其对应从级染色体种群的最优适应值。最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法的有效性     

求解作业车间调度问题的全局邻域搜索方法

采用传统的关键邻域搜索方法求解作业车间调度问题时,往往容易陷入局部极值而且难以跳出.为此,提出了一种具有动态调整能力的全局邻域交换策略,该策略有可能产生大量的不可行调度,需要一种筛选方法加以过滤.证明了一个新的邻域交换性质,利用该性质可以对所得调度方案作可行性约束判定,从而有效地过滤掉不可行调度.在此基础上,提出了一种求解作业车间调度问题的算法.最后,取不同规模的Benchmark问题算例对该算法进行测试,结果表明,无论从解的质量还是计算时间都取得了较好的效果.     

多目标柔性车间调度的Pareto混合禁忌搜索算法

针对最小化最大完成时间、总机床负荷及最大机床负荷的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种带有Pareto档案集的混合禁忌搜索算法.该算法为每次迭代产生的邻域解集进行Pareto非支配排序,选择第一前沿的解用于Pareto档案集更新,并给出了一种Pareto档案集快速更新算法.为减小邻域搜索空间,结合问题特征,设计了基于公共关键块结构的插入邻域和交换邻域.通过3个经典算例的实验仿真,以及与其他算法的比较,验证了该算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的作业车间提前/拖期调度问题

针对带有交货期窗口硬约束并对提前/拖期零件进行惩罚的一类作业车间调度问题,设计了一种改进型遗传算法,该算法采用＂逆向后推＂和＂顺向前拉＂相结合的两阶段求解策略。针对部分染色体在解码过程中违反交货期窗口硬约束而产生非法解的问题,采用基于关键路径的染色体修复方法来调整染色体基因序列,以期实现在满足交货期窗口硬约束的同时降低零件拖期成本;在保持第一调度阶段拖期成本不变的基础上,采用基于逆向重调度的目标值修订方法来延迟零件开工时间,以降低在制品流动成本和成品提前库存成本。通过80组调度测试用例的仿真结果表明,该算法在降低调度总成本和拖期成本方面具有一定的优势。     

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。     

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.     

用遗传算法求解一类不确定性作业车间调度问题

对具有不确定加工时间和交货期窗口的一类作业车间调度问题进行了研究.不确定加工时间用区间数来表示,以工件提前或者拖期遭受惩罚的可能性的总加权和最小作为优化目标.设计了带精英交叉策略的遗传算法求解此类问题.仿真实验验证了该算法的有效性.计算结果表明,该遗传算法有更快的收敛速度、更高的优化精度和更好的初值鲁棒性.     

基于约束满足的车间调度算法综述

为了说明如何利用启发式信息构造车间调度的约束满足求解算法,首先概述了常规约束满足求解技术,进而介绍了车间调度问题的约束传播算法、树搜索算法和启发式修复算法的构造原理及适用性.在此基础上,针对目标优化问题,给出两种求解框架.最后,指出近期的研究趋势和进一步的研究工作.     

大规模作业车间多瓶颈调度算法

针对大规模作业车间调度问题,提出一种基于滚动窗分解的多瓶颈调度算法.该算法基于关键路径法进行多瓶颈机器的识别,沿时域将大规模调度问题分解为多个子问题进行求解.在子问题创建过程中,提出负荷均衡分布的规则,使得各工件在各子问题中的负荷均匀分布,以实现算法求解过程的稳定性;在子问题的求解过程中,遵循约束理论中瓶颈机主导非瓶颈机的原则,采用瓶颈工序最优化调度、非瓶颈工序采用分派规则快速调度的调度策略,提高算法的求解效率;通过相邻子问题间的工序衔接再优化过程,以及全局解评价子问题染色体适应度值策略,有效避免了子问题分解创建和求解过程的局限性,提高了算法的求解质量.仿真结果表明,该算法具有较佳的求解效率和质量.     

基于可行域遗传算法的装配作业调度

为了对装配环境下的车间作业进行调度,提出了一种基于可行域搜索的遗传算法。为保证算法在进化过程中染色体始终保持合法性和可行性,在种群的初始化、交叉和变异等阶段,分别设计实现了首代修复算子、可行域交叉算子和可行域变异算子。可行域交叉算子和可行域变异算子的设计组合实现了算法的可行域搜索,减小了搜索空间,省去了复杂的解码修复操作,提高了求解效率,为解决复杂的装配车间调度问题提供了有价值的参考。通过与简单规则、禁忌搜索、普通遗传算法实验结果的比较,验证了所提算法的合理性和优越性。