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针对面向节能的不相关并行机混合流水车间调度问题的特点,分析了混合流水车间的能耗组成,基于Wagner建模思想提出一种以最小化能耗为目标的混合整数线性规划模型,并提出一种改进的候鸟优化算法求解该问题。在候鸟优化算法中,采用随机策略生成初始种群,提出4种解码方法;基于关键路径的思想设计了两种移动策略,目的分别是调整空闲时间段使其可以实行关机重启策略,以及尽量延迟机床开机;该算法中领飞鸟和跟飞鸟通过最优交换操作和最优插入操作进行进化。通过41组实例对加入移动和关机重启策略的候鸟优化算法,以及没有加入移动和关机重启策略的候鸟优化算法进行测试,证明了所提移动和关机重启策略能够大幅度减少车间总能耗。同时,通过41组实例测试验证了所提模型和算法的有效性和可行性。 相似文献
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许焕卫杨学睿何晗瑾魏文张 《计算机集成制造系统》2023,(8):2574-2584
针对目前普遍存在的目标数目较多,Pareto前沿离散程度较高的昂贵多目标优化问题,现有大部分算法无法利用较少函数评估得到优质Pareto前沿,因此提出一种基于多偏好物理规划的代理辅助多目标优化算法(M3pEGO)。该方法首先设置偏好矩阵,通过不同物理规划总偏好值将多目标优化问题转化为单目标优化问题,接着与Kriging代理模型相结合,利用高效的全局优化(EGO)算法实现自适应优化。最后通过9个经典测试函数,将此方法与ParEGO算法和多目标EGO算法进行对比。结果表明,所提算法在解决昂贵多目标优化,尤其是Pareto前沿离散程度较高的问题上优势明显,在有限次迭代后能够精确拟合到真实Pareto前沿,且能够得到收敛、均匀的非支配解集。 相似文献
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为解决实际工程中复杂的多目标优化设计问题,提出一种基于混合选择的多目标进化算法(HSMEA)。该算法首先采用融合角度与距离的动态选择策略对个体进行划分,随后采用基于两种不同机制的混合选择的策略对解进行进一步筛选,从而使最终选择的目标解在具有良好的收敛性的同时最大程度地保留解集的多样性。算法与4个多目标优化算法在一系列测试函数上的结果表明,算法具有良好的多目标优化问题处理能力。此外,通过在实际工程优化设计问题的对比实验与分析,验证了所提算法在处理实际工程优化设计问题上具有良好的性能与潜力。 相似文献
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一种用于多目标约束优化的改进进化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
当前求解多目标优化的进化算法主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,很少考虑对约束条件处理的问题.对此,给出了一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,以求解多目标约束优化问题.采用两个不同种群,分别保存可行个体与不可行个体的双群体约束处理策略,利用基于Pareto的分类排序多目标优化技术,完成对进化个体解的评价.并通过群体混沌初始化、自适应交叉和变异操作来提高基本差分进化算法的性能.对三个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在均匀性、逼近性及收敛速度三方面均优于非支配排序遗传算法,而收敛速度也优于另两种改进进化算法. 相似文献
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针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。 相似文献
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朱剑宝 《机械制造与自动化》2019,48(3):193-197
以某款纯电动轿车为研究对象,根据其动力性与经济性设计指标,提出一种基于NEDC行驶工况的参数设计方法,对该车的电动机和动力电池进行了选型与参数匹配。为了在满足动力性指标的基础上进一步提升经济性,针对变速器和主减速器参数提出一种基于自适应模拟退火算法的多目标优化方案,利用权重法将表征汽车动力性的多目标优化问题转化为单目标优化问题,得到综合动力性优化目标函数,并将一次NEDC工况总能耗作为经济性优化目标函数,再基于自适应模拟退火算法得到多目标优化问题所需的最优解。仿真结果表明优化后车辆的综合性能有较好提升。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2014,(2)
针对现实混流装配线上各工作站内设备闲置/超载的成本不同的问题,在传统的最小化闲置/辅助工作总成本目标的基础上,考虑不同工作站内设备闲置/超载成本的差异,建立了以改进的最小化工作站闲置/超载总成本、产品变化率和产品切换总时间为目标的多目标优化模型,并设计一种改进多目标猫群优化算法进行求解。提出一种基于线性混合比率的猫行为模式选择方法,以提高算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力;提出能生成分布广泛的候选个体、基于多样化搜寻算子的改进搜寻模式,拓展算法的搜索空间,提高算法的全局搜索能力。运用基准实例对所提算法与第二代非支配排序遗传算法、多目标粒子群算法、第二代强度Pareto进化算法进行比较,结果表明所提算法在解的收敛性、分布性和Pareto解的搜索能力上均具有优势。将该算法用于求解某实例企业的混流装配线排序问题,为车间调度人员的决策提供了多样化的选择,且优于车间已有方法的求解结果。 相似文献
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针对供应链环境的协作特征,研究以下游企业需求为导向的产能优化配置,建立了以最大化企业盈利、设备利用率以及下游企业需求饱和度为目标的问题模型,并设计了基于精英集的多目标粒子群算法。算法结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解,基于惩罚函数的思想设计适应度函数,并对不可行解提出了修复规则;针对多目标优化特征,在求解过程中通过建立精英集来保存非劣解,并基于Pareto最优的概念更新精英集,利用基于k-means聚类的精英集裁剪策略,来保证精英集规模和粒子的分布性。实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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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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对于多目标job-shop柔性制造系统调度决策问题,在实际调度过程中不同优化目标之间存在层次关系,同时在实际生产环境中所调度追求目标并非固定常常处于变动之中。为此提出了基于Agent多层次目标任务调度规划模型,将复杂的求解问题按层次分解为具有相对独立性的各求解子问题单元并建立各单元间的联系机制,采用交互式策略对复杂调度问题进行求解。通过对不同调度算例的求解并得到满意调度方案,并验证此方法的合理性及可行性。 相似文献
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研究了一类考虑外包的平行机调度问题,目标是使作业外包总成本与最大完工时间同时最小化。通过对该类问题进行形式化描述与分析,设计了一种数字串形式的解的表示方法,其中每位数字表示固定作业对应的机器编号,该方法能够有效缩小解空间,从而提高搜索效率。进而构建了一种带精英策略的非支配遗传算法PD-NSGA-Ⅱ,为该类多目标调度问题提供Pareto最优解集。大量数据实验结果表明,所构造的PD-NSGA-Ⅱ算法能够在合理的时间内有效求解该类调度问题,其解的质量与计算效率均优于SPEA算法。 相似文献
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多目标批量生产柔性作业车间优化调度 总被引:14,自引:0,他引:14
研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。 相似文献
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多目标混合流水车间作业调度的演化算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多目标条件下混合流水车间作业调度的优化问题,提出了一种在优化进程中能够动态调整适应度分配的演化算法。该算法采用矩阵编码描述多阶段并行机调度方案,结合问题的优化模型,对每一代Pareto解在各目标方向上的改善程度进行度量,进而通过多目标的选择性权重系数计算种群个体的适应度,以获得在改善指示方向上的选择压力。通过BENCHMARK问题测试和实际算例分析,表明新算法的性能优于现有的求解算法,特别是对于高维多目标优化问题,能够获得较高的演化收敛速度。 相似文献
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R.K. Suresh K.M. Mohanasundaram 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2006,29(1-2):184-196
In this paper, the job shop scheduling problem is studied with the objectives of minimizing the makespan and the mean flow
time of jobs. The simultaneous consideration of these objectives is the multi-objective optimization problem under study.
A metaheuristic procedure based on the simulated annealing algorithm called Pareto archived simulated annealing (PASA) is
proposed to discover non-dominated solution sets for the job shop scheduling problems. The seed solution is generated randomly.
A new perturbation mechanism called segment-random insertion (SRI) scheme is used to generate a set of neighbourhood solutions
to the current solution. The PASA searches for the non-dominated set of solutions based on the Pareto dominance or through
the implementation of a simple probability function. The performance of the proposed algorithm is evaluated by solving benchmark
job shop scheduling problem instances provided by the OR-library. The results obtained are evaluated in terms of the number
of non-dominated schedules generated by the algorithm and the proximity of the obtained non-dominated front to the Pareto
front. 相似文献