JIT柔性混合流水车间生产调度问题研究

针对混合柔性流水车间多种工艺路线的生产调度问题,分析了生产工艺计划与车问调度系统的集成原理,建立目标模型,通过将简单遗传算法加以改进,在建立集成模型的基础上,对算法进行研究,把进化后的遗传算法（SGA）和改进的模拟退火算法（SA）有机结合,使算法优化机制融合和优化结构互补,形成较为高效的混合优化算法,并对问题进行求解。最后给出了一个具体算例,验证算法的有效性和先进性。     

柔性流水车间调度问题综述

智能制造是我国工厂发展的必然趋势,而流水车间在提高工厂生产效率方面起到至关重要的作用。柔性流水车间作为流水车间的扩展,在多道工序上增加多台并行机器,提高了车间的生产效率和灵活性,是目前大量学者关注的热点问题。根据不同的特征和性质对柔性流水车间调度问题进行系统性介绍;从总体上阐述了传统柔性流水车间和扩展柔性流水车间的相关研究,并按照问题的优化目标数量来进行分类描述;最后根据研究现状和当前行业发展需要提出了若干未来研究方向。     

柔性流水车间调度模型与混合引力算法

针对柔性流水车间调度问题,利用机器特定事件点来描述工件的机器选择,再以最小化最大完工为目标,考虑工艺约束和时间约束构建了柔性流水车间调度的混合整数线性规划模型,用GAMS/Cplex找到小规模问题的全局最优解。为快速求解大规模问题的近优解,提出了结合瓶颈启发式的引力搜索算法,利用瓶颈移动技术和John Son方法的解码机制,寻找最小化最大完工时间的最优调度方案。实验结果表明,所提出的模型及算法能高效地求解以最小化最大完工时间为目标的柔性流水车间调度问题。     

蚁群算法求解混合流水车间分批调度问题

为解决混合流水车间分批调度问题,提出一种三级递阶结构的蚁群算法.算法中,第一级蚁群算法设计了一种批量大小动态结合的柔性分批策略,完成产品的批次划分;第二级蚁群算法考虑工件在各设备的加工时间和设备可用能力,设计蚂蚁设备间的转移概率,完成工序约束下各批次的设备选择;第三级蚁群算法考虑同一设备上批次顺序相关的换批时间,设计蚂蚁批次间的转移概率,完成各设备的批次排序.通过实例仿真,分别对分批算法和混合流水车间调度算法性能进行比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和优越性.最后从生产实际出发给出算例,验证了算法的有效性和对生产实践的指导作用.     

柔性流水车间设备利用率排产优化问题研究

针对具有工序约束信息的柔性流水车间的设备利用率优化问题,提出利用PSODE混合算法来解决该问题,全局优化过程采用群体优化算法,在局部优化过程中通过上下道关联工序约束信息来控制工件的分配,将并行工位总设备利用率作为适应度函数,构建了具有关联工序约束的柔性流水车间生产调度模型,确定生产工件的加工路径、加工顺序、开工时间和完工时间。通过多组方案数值计算结果对比分析,验证了PSODE算法解决柔性流水车间设备利用率优化问题的有效性。     

考虑约束松弛的柔性流水调度研究

针对柔性流水车间作业调度问题,考虑加工批量约束松弛和瓶颈工序顺序松弛2种情形,抽取出相应的新型柔性流水车间调度问题,建立了最小化最大完工时间的数学模型,提出了改进的单亲遗传算法,进行了优化求解,得到了不同约束松弛情况下的最优调度方案。通过算例仿真,验证了所提方法的有效性。     

带多处理器混合流水车间调度问题的混合鱼群算法

针对带多处理器的混合流水车间调度问题(hybrid flow shop scheduling with multiprocessor task problems),以最小化所有工件的最大完成时间(makespan)为优化目标,提出一种融合了改进的人工鱼群算法和禁忌搜索算法的混合算法。首先改进人工鱼群算法相关行为及实验优选算法参数,提高了人工鱼群算法收敛速度和精度;然后结合人工鱼群算法收敛快和禁忌算法局部搜索能力强的特点,利用改进的人工鱼群算法进行全局搜索,获得较好的优化解域,再通过禁忌算法在优化解域内进行局部寻优,得到一个最终满意的优化解。基于180个标准算例,算法实验结果表明混合算法的优化性能明显优于禁忌算法和粒子群算法,并且很接近改进的遗传算法。     

混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度

针对以最大完工时间、生产成本和生产质量为目标的柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种混合离散蝙蝠算法。为了提高求解多目标柔性作业车间调度问题的混合离散蝙蝠算法的初始种群质量,在通过分析初始选择的机器与每道工序调度完工时间两者关系的基础上,提出一种优先指派规则策略产生初始种群,提高了算法的全局搜索能力。同时采用位置变异策略来使得算法在较短的时间内尽可能多地搜索到最优位置,有效地避免了算法早熟收敛。在计算问题的目标值上面,首次提出时钟算法。针对具体实例进行测试,试验数据表明,该算法在求解柔性作业车间调度问题上有很好的性能,是一种有效的调度算法,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法。     

求解混合流水车间调度问题的改进灰狼算法

针对带有相同并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为研究目标,提出一种改进灰狼优化算法.根据问题特征建立了数学模型;对灰狼算法中的重要控制参数C提出一种新的计算公式,保证了算法的初期全局勘探能力和后期局部搜索能力.随着狼群向决策狼聚集,为了保持狼群的多样性,提出一种基于平面镜成像学习策略,以避免算法陷入局部最优.鉴于混合流水车间每个阶段加工设备的配置不均衡,采用正序和逆序解码策略,从而提高找到问题最优解的概率.将所提算法和其他算法应用于某企业实际案例与benchmark案例进行对比,验证了算法的有效性和可靠性.     

基于DBR—GA的混合流水车间调度方法

针对带有并行机与批处理机的混合流水车间调度问题,提出一种基于“鼓-缓冲器-绳子”一遗传算法的调度方法。首先建立了识别瓶颈工作站的步骤,开发了相应的启发式算法,进行了问题初始解的求解,在此基础上应用改进遗传算法对作业在瓶颈工作站上的加工顺序进行优化,并利用缓冲机制决定了作业的投放策略,同时对非瓶颈设备运用优先级规则进行了作业的排程。最后通过算例实验和性能分析,验证了所提调度方法的有效性与实用性。     

基于SP-MCTS算法的混合流水车间机器人调度

针对混合流水车间存在并行设备、物料机器人和设备约束等导致调度过程复杂化的问题,提出融合标准差的选择策略、单分支扩展和启发式规则模拟的改进型SP-MCTS算法。该算法将混合流水车间机器人调度问题转化成搜索车间状态演变用时最短的分支路径问题,并利用马尔科夫决策过程建立混合流水车间机器人调度问题的动态模型。优化过程中,运用选择策略评估各分支收益,选择高潜力分支进行探索,并扩展多次遍历的分支节点,最后以启发式规则模拟探索,获取调度解集。另外,搜索中通过剪枝法缩小搜索宽度,单分支扩展法避免多次同路径探索,有效利用计算资源;最后,采用基准算例进行算法测试,验证了所提算法在多工序、多设备的混合流水车间调度问题求解方面的优越性。     

考虑工时不确定的混合流水车间滚动调度方法

针对加工时间不确定的混合流水车间动态调度问题,提出一种基于滚动窗口的改进蚁群算法。为实现对事件驱动机制下重调度发生频率的有效缓冲,设计基于交货期偏差容忍度的滚动调度策略。同时为提高调度算法的计算效率,以应对现实生产中工时偏差的频繁发生,在滚动时域分解方法框架下提出一种改进的蚁群算法。一方面,通过压缩蚂蚁可选路径限制其移动范围,在缩短蚂蚁搜索周期的同时寻求新的解;另一方面,通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素路径,提高所得解的全局性。通过实例仿真,分别对滚动调度策略和动态调度算法性能进行分析验证,得出较优的滚动调度策略参数,并验证了算法的优越性。最后给出实际生产算例,验证了滚动调度方法的有效性。     

面向节能的混合流水车间调度问题建模与优化

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。     

混合流水车间调度问题研究综述

混合流水车间在流水车间的基础上,在所有或部分阶段引入多台可选择的并行机器,提高了车间的生产能力和柔性,是车间调度领域的研究热点之一。按阶段数和机器特征对混合流水车间调度方法进行了综述,系统总结了实际工程背景下相关扩展问题的研究现状,并指出了当前研究中存在的问题和可能的解决途径。结合运筹学的发展趋势,对混合流水车间调度在新兴领域中的应用前景进行了探讨。最后,指出了未来若干可能的研究方向。     

多目标混合流水车间作业调度的演化算法

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。     

混合流水车间多目标调度的小生境粒子群算法

混合流水车间多目标调度问题(HFMSP)是一种具有很强应用背景的生产调度问题,对它的研究具有理论意义和工程价值。针对该类调度问题结合生产实际应用调度和多目标优化理论建立基于时间和交货期最优条件下的多目标调度问题模型,提出一种小生境粒子群算法对模型进行优化求解。该算法采用NSGA-II的非支配排序策略和动态加权方法选择最优粒子,利用粒子聚集距离的变异操作保证解的收敛性和多样性。通过仿真实验,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的顺序流水车间调度优化研究

针对最大-最小蚂蚁系统在求解顺序流水车间调度问题时易陷入局部最优的问题,对提升算法求解质量进行了研究。将最好-最坏蚂蚁系统的正负反馈机制、变异机制和模拟退火算法中Metropolis准则引入到最大-最小蚂蚁系统的信息素更新环节中,并引入局部寻优,提出了一种混合蚁群算法。在典型测试集上的实验表明,新算法在顺序流水车间调度问题上所得结果普遍优于最大-最小蚂蚁系统,具有更好的全局寻优能力。     

不相容工件族柔性流水车间批调度算法

热处理是模具生产过程的瓶颈工序。在由淬火和回火两道工序组成的模具热处理柔性流水车间中,工件存在材料类型、到达时间、交货期、重量和优先级差异。在存在差异工件和不相容工件族的条件下,以最小化加权总拖期量为调度目标,提出两种改进启发式算法和一种新的构建启发式算法。并构建另一种典型规则算法对比说明所提算法的有效性。通过大量实验数据验证,结果显示新的构建启发式算法有较好的运算性能,满足企业实际应用需求。     

混合流水车间调度问题的果蝇优化算法求解

针对不相关并行机混合流水车间调度问题,根据果蝇优化算法种群更新方式的特点,采用基于权重的编码方式进行编码操作,通过增加权重系数来提高算法的随机搜索能力。对算法参数的设置进行了分析,得到了最优参数组合。采用标杆实例进行仿真验证并与经典算法进行对比,验证了果蝇优化算法的有效性。     

多目标变分批混合流水车间调度算法自动设计

在考虑运输和启动作业的基础上,研究了多目标变分批混合流水车间调度问题,旨在同时优化最大完工时间和子批总数两个相互冲突的目标。建立了多目标混合整数规划模型,验证了两目标间的冲突关系。由于问题属于非确定性多项式困难问题,采用多目标进化算法(MOEA)解决该问题。为消除MOEA在构造过程中受到先前经验偏见的影响,基于MOEA框架,采用自动算法设计方法(AAD)构造了高性能的MOEA。AAD能够通过最小的干预自动确定MOEA的各种参数取值以及最优的参数组合。考虑变分批技术,提出了动态解码策略;针对问题特性和所采用的算法框架,对于可配置的类别参数和数值参数,给出了合理的取值区间;对于AAD方法,采用了I/F-Race方法。最后,通过与CPLEX和已提出的MOEAs对比分析,证明了自动生成的MOEA更加有效。