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基于过滤定向搜索的Job-Shop调度算法及评价 总被引:1,自引:0,他引:1
对以Makespan最小为目标的Job Shop调度问题进行了研究。首先对Job Shop调度问题进行了描述,在此基础上建立了一种求解Job Shop调度问题的启发式优化算法———基于过滤定向搜索的算法,同时结合实例对算法的优化过程作了具体描述。最后通过不同规模的Benchmark实例对该算法进行了仿真评价,结果表明基于过滤定向搜索的算法搜索效率高,解的性能好,是一种有效的优化算法。 相似文献
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免疫模拟退火算法及其在柔性动态Job Shop中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
针对车间作业调度问题,在深入分析免疫算法和模拟退火算法的基础上,将两种算法巧妙结合,提出免疫模拟退火算法。该算法引入了免疫记忆、抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有助于优良个体和基因的保留和利用,提高了算法收敛性,而且其基于概率突跳特性的爬山性能可以避免早熟现象。针对西安航空发动机(集团)有限公司的柔性动态Job Shop,分别用模拟退火算法、免疫算法和免疫模拟退火算法进行了仿真和比较,研究结果表明,免疫模拟退火算法比单一算法性能更优,是求解柔性动态Job Shop问题的有效实用算法。 相似文献
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提出了一类考虑工序相关性的Job Shop调度问题,对工序相关性从代数描述、甘特图表示和类型转换等方面进行了较为系统的数学描述;进一步提出在经典的车间作业计划析取图模型中,通过加入相关弧以表示工序的相关性。具体叙述了相关弧的添加方法及考虑工序相关性的Job Shop调度问题的析取图建模方法,并对一实例进行了建模。 相似文献
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《机械科学与技术》2015,(8):1222-1228
针对大规模Job Shop调度问题,提出了一种基于TOC(theory of constraints)的免疫遗传算法。该算法依据TOC理论中瓶颈机约束生产系统性能的思想,利用瓶颈机器的特性,在染色体编码及遗传操作过程中,对瓶颈机与非瓶颈机采用不同的处理方式,以使瓶颈工序得到最优化调度。而非瓶颈工序在满足瓶颈工序的调度方案的基础上进行快速调度,降低大规模作业车间调度问题的复杂度,提高算法的求解效率。为提高算法求解质量,克服遗传算法的随机性及迭代退化问题,将TOC理论中的瓶颈机器拓展至瓶颈工件,提出候选瓶颈工件集及瓶颈工件的定义。通过对瓶颈机接种"瓶颈工件邻域对换"免疫算子,充分利用种群中个体的特征信息,辅助遗传算法的优化过程。仿真结果表明:瓶颈特征的应用以及免疫算子的融入是有效的,免疫遗传算法可以在较短的时间内求得令人满意的解。 相似文献
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Job Shop问题是与实际生产相关的多约束组合优化问题,具有约束较多,计算量大的特点,一直以来是研究的热点.本文对利用自适应蚁群算法求解该问题进行了研究,并且进行了仿真试验,试验结果表明蚁群算法在求解类似Job Shop问题是非常有效的. 相似文献
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一种求解多目标柔性Job Shop调度的改进遗传算法 总被引:4,自引:1,他引:4
针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种改进遗传算法。该算法为了克服传统遗传算法的局限性,提高全局搜索能力和收敛性,采用一种新的GOR编码、新的分类选择算子和改进的优先操作交叉算子集成设计方法,定义编码的种群平均个体差,其交叉率和变异率受种群的多样性控制。通过典型算例的实验及与国内外最新的研究成果比较,证明了算法的优良性能。 相似文献
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Yong Ming Wang Hong Li Yin Jiang Wang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2009,44(9-10):977-984
In so many combinatorial optimization problems, job shop scheduling problems have earned a reputation for being difficult to solve. Genetic algorithm has demonstrated considerable success in providing efficient solutions to many nonpolynomial-hard optimization problems. In the field of job shop scheduling, genetic algorithm has been intensively researched, and nine methods were proposed to encode a chromosome to represent a solution. In this paper, we proposed a novel genetic chromosome-encoding approach; in this encoding method, the operation of crossover and mutation was done in three-dimensional coded space. Some big benchmark problems were tried with the proposed three-dimensional encoding genetic algorithm for validation and the results are encouraging. 相似文献
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可变机器约束的模糊作业车间调度问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在车间实际加工中,工件的加工时间和交货期是一个模糊数,而且工件的某道工序有多台机器可供选择。针对这类作业的车间调度,提出了以极大化最小客户满意度为指标的可变机器约束的模糊作业车间调度模型,并给出了算法设计。应用遗传算法在适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决作业车间模糊调度问题,实现调度优化。仿真实验结果表明了该调度方法的有效性,为可变机器约束的模糊作业车间调度提供了一种实现途径。 相似文献
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针对考虑工件加工时间不确定性的模糊分布式柔性作业车间调度问题(fuzzy Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, fDFJSP),将加工时间用三角模糊数表示,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种改进的人工蜂群算法进行求解。针对fDFJSP的分布式特点,设计了基于车间-工序-机器的三层编码方式,针对不同编码层,采用多种混合搜索策略,以提升算法的邻域和全局搜索能力。为测试算法的性能,设计了2组实验对5个算例进行测试,并与代表性算法进行对比。结果表明,所提算法结果总体优于其他对比算法,能够有效求解具有模糊加工时间的模糊分布式柔性作业车间调度问题。 相似文献
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Jingsheng Li Aimin Wang Chengtong Tang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2014,74(1-4):47-64
This paper focuses on the scheduling problem of the reconfiguration manufacturing system (RMS) for execution level, where the final objective is to output a production plan. The practical situation in Chinese factory is analyzed, and the characteristics are summarized into the contradiction between flow and job shop production. In order to handle this problem, a new production planning algorithm in virtual cells is proposed for RMS using an improved genetic algorithm. The advantages of this algorithm have three parts: (1) the virtual cell reconfiguration is formed to assist making production plans through providing relationship among task families and machines from cell formation; (2) The operation buffer algorithm is developed for flow style production in cells, which can realize the nonstop processing for flow style jobs; and (3) The multicell sharing method is proposed to schedule job shop jobs in order to fully utilize manufacturing capability among machines in multicells. Based on the above advantages, an improved genetic algorithm is developed to output scheduling plan. At last, the algorithm is tested in different instances with LINGO and the other genetic algorithm, and then the scheduling solution comparison shows the proposed algorithm can get a better optimum result with the same time using the comparison algorithm. 相似文献
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基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了生产工艺计划与车间调度系统的集成原理,提出将CAPP模块与基于周期和事件驱动的滚动窗口调度有机地相结合,从而实现工序分段设计的CAPP系统和基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略的生产调度系统的集成。在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把简单遗传算法(SGA)和模拟退火算法(SA)有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成高效的混合遗传算法,使集成系统能适应连续加工过程中复杂的环境变化并高效地完成实时处理,减少突发事件造成的工序大范围的重新设计。实例验证了系统的可行性和有效性。 相似文献
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基于遗传算法的生产周期和生产费用双目标双向车间调度问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
优化车间生产调度的目的不仅仅是为了缩短生产周期,更重要的是为了提高生产效率,降低生产成本。采用改进的遗传算法结合神经网络,以生产周期和生产费用为双目标,实施调度优化。编排车间作业采用两种不同的调度方法,即满足关键工件交货期的倒排法和综合考虑生产周期和生产成本的顺排法———双向双目标调度的方法。调度的策略是在确保客户交货期要求的前提下,充分利用现有资源,缩短产品生产周期、降低企业生产成本,提高企业的市场竞争力。 相似文献