改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题研究北大核心

为提高传统蚁群算法求解柔性作业车间调度问题的效率,提出了一种改进蚁群算法。首先,均匀分布蚂蚁的初始位置;其次,多种方法结合进行机器选择,并按照改进的工序选择方式选择下一步即将遍历的工序;最后,采用带精英策略的蚁群算法结合最大最小蚂蚁系统的信息素更新方式,既赋予较优路径以额外的信息素,同时又对路径上的信息素进行限定、从而避免算法“早熟”,进而提高解的质量。通过三个柔性作业车间调度实例进行仿真分析和与其他算法的对比,结果表明改进蚁群算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好的优化效果和求解效率。     

基于强繁殖NSGA-Ⅱ算法的柔性车间调度多目标优化

为了实现减少车间完工时间、机器总负荷和车间能耗等优化目标,提出了基于强繁殖NSGA-Ⅱ算法的柔性车间调度优化方法.对柔性车间调度问题进行了描述,建立了车间调度的多目标优化模型,给出了调度问题编码和甘特图解码方法.以NSGA-Ⅱ算法为基础,根据繁殖能力的不同将染色体分为强繁殖子群和普通子群,两个子群根据自身特点使用不同的...     

一种求解柔性作业车间调度问题的混合智能算法

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子群算法优化融合的混合智能算法,并将其应用于解决多目标柔性作业车间调度问题.采用蚁群算法寻径生成初始群体,利用遗传算法进行调度路径的优化,利用粒子群算法对蚁群算法中的信息素进行优化,优势互补.最后通过仿真实例验证了该算法的可行性和有效性.     

基于多Agent的蚁群算法在车间动态调度中的应用研究

文章提出了基于多代理的车间动态调度结构模型,并分析了此结构模型的工作原理.对应用蚁群算法如何实现车间的具体调度进行了分析与实现,从而为制造系统中的动态调度提供了一种新方法.通过仿真,验证了此方法在车间动态调度问题的求解中具有很好的可行性与有效性.     

基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化

针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。     

基于免疫蚁群优化算法的仓储任务调度北大核心

针对仓储机器人群的多目标任务分配问题,以最小距离成本为目标,建立了仓储机器人群调度方案的数学模型。以免疫算法为基础,提出了一种免疫蚁群优化算法。通过融合、改进免疫算法和蚁群算法,弥补了免疫算法因冗余信息多导致的迭代时间长、收敛速度慢以及蚁群算法初期信息素积累时间较长,速度慢的缺陷,提高了算法的效率。再多次进行对比实验,从算法运行时间,机器人群的距离成本角度验证了改进算法的可行性。     

柔性作业车间多目标调度约束条件研究

目前中国95%的制造业都为小批量多品种柔性作业企业,传统单目标车间调度模型已不能满足企业调度要求。同时实际企业生产多为"部分柔性"生产,但目前对于柔性车间调度问题的研究大都针对于"完全柔性"车间,对"部分柔性"车间涉及较少。首先分析了经典作业问题,然后结合实际"部分柔性"生产的资源约束以及顺序约束,并引入最小提前拖后惩罚目标,建立多目标部分柔性作业调度模型,同时构建了针对"部分柔性"的约束函数。     

柔性调度多目标优化的混合粒子群算法研究

研究多目标柔性调度问题,提出了一种基于多目标粒子群优化算法和局域搜索技术相结合的新算法.建立以最大完成时间、机器总负载和最大机器负载为目标函数的多目标数学调度模型.将粒子群算法运用到机器分配子问题;局域搜索技术运用到工序排列子问题,对粒子群算法得到的结果进行再调度.粒子群优化算法的全局搜索能力与局域搜索技术相结合,加快了算法的收敛速度.最后通过与其他算法进行测试比较,验证了该算法的可行性及有效性.     

多模式下模具柔性作业车间调度问题研究

针对模具柔性作业车间优化调度问题,考虑了多模式对任务工期的影响,构建了以提前/拖期惩罚代价最小为目标函数的优化模型,提出了一种混合蚁群算法对问题进行求解,利用蚁群算法确定模具零件各道工序的加工中心和加工模式,由模具部件优先级确定各个加工中心上相应模具零件加工的先后顺序,最后通过算例说明算法的有效性。     

基于pareto方法的多目标柔性车间调度问题的研究

多目标柔性车间调度问题一直是一个学术的难题,关于并行机的问题更是很少讨论.建立了基于并行机的多目标柔性车间调度的数学模型,目标函数为最小化最大完工时间和加工成本.与以往智能优化算法不一样的是,提出了一种基于pareto的简单优化算法.该算法主要包括两个模块:加工顺序模块和机器选择模块,其中机器选择模块采用了基于pare-to优化算法.最后,数字实验表明了该算法的正确性和有效性.     

基于NSGA Ⅱ算法的高速铣削参数多目标优化

采用正交试验法对3Cr2Mo模具钢进行高速铣削试验,建立了刀具磨损和表面粗糙度的预测模型。在此基础上,以生产效率最大、生产成本最小为目标建立优化模型,使用Matlab中以NSGA-Ⅱ算法为理论基础的多目标优化方法对其求解,得到了较优铣削参数。     

基于NSGA-Ⅱ的7050铝合金锻造力学性能多目标优化北大核心CSCD

为探究7050铝合金锻造工艺参数对其锻件力学性能的影响,基于7050铝合金的等温锻造工艺,设计了Box-Behnken响应曲面试验,建立了7050铝合金锻件的力学性能(抗拉强度和伸长率)与锻造工艺参数(锻造温度、变形率和锻造速度)之间的回归模型,并通过对回归模型进行方差分析,得到了各工艺参数对力学性能的影响顺序及他们之间的交互作用。基于MATLAB软件,应用非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对7050铝合金力学性能回归模型寻求Pareto最优解集,得到最优工艺参数组合。结果表明:7050铝合金锻造工艺参数对其锻件抗拉强度的影响顺序为:锻造温度>锻造速度>变形率>(锻造温度×锻造速度)>(变形率×锻造速度);对伸长率的影响顺序为:锻造温度>变形率>(锻造温度×锻造速度)>(锻造温度×变形率)>锻造速度。Pareto最优工艺参数组合为:锻造温度为399.8℃、变形率为59.84%、锻造速度为15.03 mm·s^(-1),此时,抗拉强度为605.30 MPa、伸长率为14.78%,7050铝合金锻件的力学性能更优。     

Delta并联机器人机构多目标优化设计北大核心

针对Delta并联机构设计中存在的问题,研究Delta并联机构动力学模型、运动学模型等,并探讨一种求解Delta并联机器人尺度综合问题的设计方法。通过对Delta机器人的主要尺寸参数与6项性能指标进行试验设计,将性能指标合并为3个优化目标函数。在iSIGHT软件平台上运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),在特定轨迹下对3-DOF Delta并联机构进行尺度综合;对比两种优化策略下目标函数的Pareto图。结果表明:减少目标函数后的优化策略收敛性好、计算费用低,且有更多可行性解。     

基于NSGA-Ⅱ算法的激光熔覆单道成形工艺参数多目标优化

激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明：在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。     

冲压车间调度的动态拥挤度NSGA-Ⅱ多目标优化方法

为了降低冲压车间总能耗、缩短冲压件完成时间,提出了基于动态拥挤度NSGA-Ⅱ算法的冲压车间调度优化方法.分析了冲压机各工作状态,针对多制件、多工序调度问题,建立了以能耗最低、完成时间最短为优化目标的多目标优化模型.针对NSGA-Ⅱ算法中拥挤度比较算子会降低基因的多样性的问题,给出了动态拥挤度策略,该策略在删除多余染色体...     

基于自适应的NSGA-Ⅱ多目标柔性作业车间调度

针对非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行自适应改进,采用独立的交叉和变异操作对工序与设备进行排序及分配的调整,从而求解多目标柔性作业车间调度问题。改进后的算法可依据不同阶段,动态调整算法的交叉概率与变异概率,提升算法运算效率、种群多样性并减少非法解的产生。最终,通过实例仿真验证算法的有效性。结果表明：新方案的最大完工时间、加工能耗、加工设备总负载和延期时间均得显著改善,有效提高了生产管理效率。     

基于蚁群算法的多机器人协作研究

基于多机器人协作的动态优化联盟机制及蚁群算法的并行工作策略和自组织原理,将蚁群算法应用于多机器任务协作。仿真试验表明该方法的可行性,能够有效地提高多机器协调系统完成任务的效率。     

不确定环境下虚拟企业生产计划多目标优化模型研究

针对不确定环境下的虚拟企业生产计划的特点,建立了其详细的多目标优化数学模型.当模型中的模糊变量是梯形模糊数时,可利用可行性规划理论将模糊模型转化为清晰等价式,并采用改进的NSGA-Ⅱ算法给出了求解模型的具体步骤,最后通过一个数值算例验证了算法的有效性.     

基于Dijkstra算法柔性作业车间调度的研究

对柔性车间单目标调度问题进行了分析,以产品为研究对象,以最大完工时间最小为目标,考虑并行机、加工等待时间对其进行了数学描述和建模。提出了工件加工顺序的决策方法,并改进了Dijkstra算法对其进行求解,通过实验验证了该算法的正确性和有效性,通过与其它文献的比较验证了该算法的优越性。     

基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度

为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。