基于演化策略算法的作业车间调度优化

提出一种基于工件操作次序的二维实数编码方法,采用演化策略算法求解作业车间调度问题。设计一种基于三点交叉互换的重组算子用于生成子代个体,并采用个体编码基因随机重新生成的方法设计变异算子。实验结果证明,演化策略算法能有效优化作业车间调度问题,与遗传算法和粒子群优化算法相比,其优化性能更好,并且基于三点交叉互换重组算子的演化策略算法的性能好于基于两点交叉和基于四点交叉互换重组算子的演化策略算法。     

基于演化策略算法的置换流水车间调度优化研究

采用演化策略算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序的二维实数编码方法.设计了一种基于父代个体两点交叉互换的重组算子来生成子代个体,针对个体编码,采用局部基因随机重新生成的变异算子.计算结果说明,演化策略算法能够有效地对置换流水车间调度问题进行优化,其优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法以及粒子群算法.     

改进多目标进化算法求解柔性作业车间调度问题

针对加工时间为模糊数的柔性作业车间调度问题,考虑最小化模糊最大完工时间、模糊机器总负荷、模糊关键机器负荷为优化目标,提出一种有效求解该类优化问题的多目标进化算法。算法采用一种混合不同机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码。定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序。接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略对种群中的优势个体进行局部搜索。通过试验研究关键参数对算法性能的影响并将所提算法与3种不同的优化算法作对比。结果表明,所提算法能够比其它算法更有效解决多目标模糊柔性作业车间调度优化问题。     

混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题

在生产调度领域,柔性作业车间调度问题是一个非常重要的优化问题。大多数研究通常优化的目标只是最大完工时间,而在实际中,往往要考虑多个目标。因此,提出了一种新的混合多目标算法用于解决柔性作业车间调度问题,其中考虑了3个目标,分别是:最大完工时间、机器总负载和瓶颈机器负荷。算法设计了有效的编码方式和遗传算子,并采用非支配近邻免疫算法求解非支配最优解。为了提高算法性能,提出了3种不同的局部搜索策略,并将其结合在多目标算法中。在多个数据集上的实验对比结果表明,所提算法优于其它代表性的算法。此外,实验结果还验证了局部搜索技术的有效性。     

求解作业车间调度问题的混合帝国主义竞争算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题（JSP）,提出一种结合帝国主义竞争算法（ICA）和禁忌搜索（TS）算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。     

求解柔性作业车间调度的混合粒子群算法

将粒子群算法运用于求解柔性作业车间调度问题,采用基于轮盘赌的编码方法以及基于邻域互换的局部搜索方法。通过两个不同规模算例的试验计算,与基于粒子位置取整的编码方法进行对比分析,说明了轮盘赌编码方法求解柔性作业车间调度问题的有效性。且采用该编码方法的混合粒子群算法在求解柔性作业车间调度问题时具有更好的求解性能。     

一种改进的演化算法

将GT算法和粒子群优化（PSO）算法结合并加以改进,采用non uniform变异算子提高局部搜索能力和算法的稳定性,同时引入种群划分等策略,构建了一种新的演化算法(记为GT POPDM PSO)。该算法比上述两种算法具有更好的性能,特别是对多峰函数优化等问题计算效果更好。     

预制构件并行生产线资源配置与生产调度集成优化

并行生产线和特定工序生产资源共享模式可以显著改善客户满意度并节约成本.针对预制构件并行生产线资源配置与生产调度集成优化问题,基于分解策略和交替迭代优化思想,提出一种交替式混合果蝇-禁忌搜索算法(AHFOA＿TS)以最小化拖期惩罚费用.首先,通过快速启发式方法产生一较好初始解;然后,固定资源配置方案,为提高算法局部搜索能力,通过集成多种局部搜索方式,设计一种离散果蝇优化算法优化订单指派及调度方案;最后,固定订单指派及调度方案,为减少无效搜索次数,设计一种基于双层变异算子和精英劣解交叉策略的混合禁忌搜索算法以优化资源配置方案,如此两个阶段交替运行直至满足终止条件.此外,设计4种基于交替搜索框架的智能优化算法用于比较.计算结果表明, AHFOA＿TS算法能够更有效求解预制构件生产线资源配置和生产调度集成优化问题.     

改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题

模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现,针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上,因此提出一种改进的灰狼优化算法（improved grey wolf optimization,IGWO）求解以最小化模糊完成时间和最小化模糊机器总负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题。该算法首先采用双层编码将IGWO离散化,设计一种基于HV贡献度的策略提高种群多样性;然后使用强化学习方法确定全局和局部的搜索参数,改进两种交叉算子协助个体在不同更新模式下的进化;接着使用两级变邻域和四种替换策略提高局部搜索能力;最后在多个测例上进行多组实验分析验证改进策略的有效性。在多数测例上,IGWO的性能要优于对比算法,具有良好的收敛性和分布性。     

改进Memetic算法求解集装箱码头泊位岸桥调度问题

针对集装箱码头泊位岸桥调度这一NP难题,提出了一种改进的Memetic算法。算法中采用三层染色体结构表示个体,通过改进顺序交叉算子和基于领域搜索的变异算子以避免个体超出可行域,在交叉和变异后采用改进的模拟退火策略进行局部搜索。试验算例表明该算法收敛速度较快,且能获得较好的满意解。