混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素,求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题(MOPFSP)。提出了一种混合布谷鸟算法(HCS)求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序,使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索;设计了一种自适应步长控制因子,用于控制算法进化阶段的搜索范围;提出一种多邻域局部搜索,用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索,故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。

铁路集装箱中心站多轨道吊柔性协同调度优化

针对铁路集装箱中心站轨道吊协同装卸调度(RMGCS)问题,考虑多轨道吊间的作业干涉和安全距离约束,建立目标函数为最小化集装箱完工时间的混合整数规划数学模型。结合RMGCS问题特性,提出一种考虑多轨道吊柔性协同作业的改进麻雀搜索算法(ISSA),首先,提出能够解决多轨道吊间作业冲突的任务分配策略和干涉判断方法;其次,设计自适应非线性动态安全值,平衡全局和局部搜索;再次,改进加入者更新移动方式,使其在全维度上靠近最优解;最后,引入LOV(largest-order-value)规则,将个体从实数向量映射到集装箱整数序列。为了验证问题和算法的有效性,分别利用ISSA与其他算法求解不同样本规模的算例,结果表明:ISSA在不同样本规模的RMGCS问题求解上,均具有更好的寻优效果。此外,所提出的柔性协同调度模式相比现有的固定范围顺序装卸调度模式,使样本量为45的装卸作业总完工时间缩短了15.5%。

集装箱码头混合零空闲柔性流水作业调度优化

岸桥、集卡、场桥是码头重要的接卸转运设备,具有交互复杂、作业成本高、岸桥空闲时间长等特点。综合考虑接卸转运三阶段,以最小化最大完工时间和总作业成本为目标,构建码头三阶段混合零空闲柔性流水作业调度优化模型。为解决该NP难多目标问题,提出改进离散布谷鸟算法,该算法包括:单链编码和三链解码、离散化的莱维飞行更新机制、离散化个体抛弃机制、基于快速非支配排序策略的间歇启动多邻域局部搜索策略,对所建立的NP难多目标优化模型进行优化求解。仿真实验分为三部分,首先获得每组集装箱任务的最佳资源配置组合;然后基于最佳资源配置组合,进行算法对比;最后进行了实际案例分析。实验结果表明了问题模型的准确性、所提算法的可行性和高效性。通过所提算法对该问题进行求解,可获得高于80个集装箱每小时的转运速率。