双种群混合遗传算法求解航空复合材料柔性调度问题

考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合初始化提高种群质量,进化过程中采用交叉算子执行全局搜索,为双种群设计基于机器负载平衡和变邻域的局部搜索,提高全局和局部搜索能力。与对比算法相比10个测试算例中BPRD指标取得9个最优,APRD指标全部取得最优,t检验显著性有明显差异,验证算法的优越性。将算法应用于航空复合材料车间中,实现实际生产的调度,验证算法的可行性。

改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题

针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。

基于自适应灰狼优化算法的柔性作业车间调度问题

针对单目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种自适应灰狼优化(Adaptive Grey Wolf Optimization,AGWO)算法求解该问题。首先,采用离散整数编码方式以及混合初始化规则生成高质量种群;其次,根据灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法的社会等级制度,提出一种基于种群规模的自适应社会等级制度分布策略,以提高算法求解速度和稳定性;然后,设计一种新的狼群捕猎和猎物搜索机制,保证种群多样性的同时提高算法的全局探索能力;此外,提出融合基于关键路径和均衡机器负载2种邻域结构的变邻域搜索策略,提高算法的局部搜索能力;最后,通过标准算例验证算法的有效性和可行性。