混合鲸鱼优化算法求解柔性作业车间调度问题

提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正...     

量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA）,并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法（WOA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。     

改进鲸鱼算法求解分布式装配柔性作业车间生产与配送联合调度问题

针对一类先加工后装配的离散生产模式,研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况,考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本,以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标,提出一种改进鲸鱼算法。针对联合调度的多阶段调度过程,设计了一种基于工序、产品、工厂、机器和车辆的五层编码策略;根据各阶段的特点提出了相应的混合种群初始化策略,以提高解的质量;以加强种群中领头鲸鱼个体与普通鲸鱼个体的联系为导向,改进了鲸鱼觅食的搜索操作并提出四种邻域结构,以增强算法的全局探索和局部搜索能力。最后,通过仿真实验,对比相关研究领域的多种算法来验证所提算法在收敛速度和求解质量等方面的优势,并且将联合调度与分阶段调度进行实验对比,验证了联合调度的优越性。     

基于新型教学优化算法的低碳柔性作业车间调度

针对低碳柔性作业车间调度问题,提出一种基于新型优化机理的教学优化(TLBO)算法,以同时最小化总碳排放和平均延迟时间.利用3个串对问题的3个子问题单独编码,其主要步骤为教师的自学阶段和教学阶段,并运用多邻域搜索和全局搜索分别模拟教师的自学和教学活动.计算实验和结果分析表明,TLBO对于所研究的问题具有较强的搜索能力.     

改进蝙蝠算法柔性作业车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的离散蝙蝠算法。该算法采用双层编码序列方式,利用均衡机器负载分配策略和插入式解码方案初始化种群,同时设计了离散蝙蝠算法的速度、位置更新的相关算子和操作,引入了平衡调整因子改善算法搜索能力。通过案例测试并与其他算法比较,验证了改进的离散蝙蝠算法可以有效地求解柔性作业车间调度问题,并具有较高的精确度。     

多目标柔性作业车间调度问题的混合差分算法

多目标柔性作业车间调度问题属于NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,并改进了多目标函数,使其更符合实际需要。提出了一种求解该问题的混合差分演化算法,该算法针对差分演化算法易陷入局部最优现象,提出了算法早熟收敛判定方法,并且利用混沌搜索解决早熟收敛问题,突破了局部极值的限制以再次寻优计算。仿真结果表明,该算法效率高,寻优速度快,有效地解决了收敛性能和早熟之间的矛盾。     

求解柔性作业车间调度问题的改进蝙蝠算法

针对柔性作业车间调度问题,在研究和分析蝙蝠算法的基础上,提出一种改进蝙蝠算法来求解．为了有效地表达出工序与粒子种群之间的关系,提出一种单层整数编码策略．在粒子的速度和位置方面,算法重新定义速度和位置的相关算子．为了克服基本蝙蝠算法固定参数不足的缺点,重新调整惯性权重的值,提出一种呈指数递减的惯性权重策略．针对具体生产实例进行验证,实验数据表明,该改进算法在求解柔性作业车间调度问题上具有良好的性能,是一种有效的调度算法.     

柔性作业车间调度问题的多目标优化算法

柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性。在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, INSGA-II）求解该模型。INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力。在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性。     

猫群优化算法求解柔性作业车间调度问题

根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法（Improved Cat Swarm Optimization,ICSO）,用于优化车间内工件的最大完工时间。算法给出了两段式个体位置编码方式和基于启发式算法的种群初始化策略;采用自适应行为模式选择方法,使其能够有效协调算法全局和局部搜索;提出了基于多样化搜寻算子的搜寻模式,增强算法的全局搜索能力;提出了基于莱维飞行的跟踪模式,增强算法的局部搜索能力。此外,算法中还引入了跳跃机制,使算法性能能够得到进一步的改善。实验数据表明ICSO算法在求解FJSP问题方面具有一定的有效性。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法

针对以最小化最大完工时间为目标函数的柔性作业车间调度问题,建立其数学模型并提出了一种两段式狼群算法加以求解.采用两段式(two-vector code)的编码方式,设计初始化种群的方式,保证初始解的质量及多样性;通过对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为的重新设计,解决了原始狼群算法易陷入局部最优的问题;舍弃原始...     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

能耗和噪声约束下的柔性车间调度决策优化

针对柔性作业车间生产过程中能源消耗和噪声污染严重的问题,在考虑最大完工时间的基础上,将能耗和噪声作为独立的决策变量,构建关于完工时间、能耗和噪声的多目标FJSP优化模型,并改进鲸鱼算法实现调度优化.首先,利用转换序列二段式编码方式将连续个体映射为离散个体并通过反向学习法初始化种群,提高算法的搜索性能;其次,在种群迭代过程中采用收敛因子非线性调整策略,并基于小生境技术对存储非劣解的外部文档进行更新,结合二次插值变异算子,避免算法陷入早熟收敛;最后,通过评价系数的权重选出Pareto解集中的满意解.针对具体实例进行测试,证明所提算法的可行性和有效性.     

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。     

基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题

针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法（GSO）,算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性.     

遗传算法解柔性作业车间调度问题应用综述

柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。     

求解柔性作业车间调度问题的新型改进Jaya算法

为有效解决复杂的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了一种结合了变邻域搜索算法的新型改进Jaya算法来求解。为不断挖掘和优化探索最优解,提高算法求解的结果质量,通过Jaya算法的原理重新提出一种解的更新机制,此外在Jaya算法原理的基础上嵌入一种变邻域搜索策略,并在传统邻域结构的基础上重新设计了两种新型邻域结构,扩大了邻域搜索范围,增强了Jaya算法的局部搜索能力,避免算法因失去解的多样性从而陷入局部最优。运用基准算例对该算法的求解性能进行了验证,并与其他算法的仿真结果进行对比,结果表明该改进算法的求解效率更高。