带有缓冲约束的板式家具混合流水车间调度求解方法

探讨板式家具生产在缓冲约束下的混合流水车间调度问题,建立缓冲约束,并研究求解方法,为解决由于当前家具生产调度方法缺乏考虑缓冲约束使得现代调度技术难以实际应用的问题提供科学依据。以板件数量作为缓冲约束中容量的表征,根据混合流水车间调度问题的特征,建立工序间有限缓冲约束,并将其编码进遗传算法的适应度函数中;设计满足调度问题特征的交叉操作、变异操作、个体评估与选择操作。其中,交叉操作采用部分映射法,变异操作采用单点插入法,个体评估采用已建立的适应度函数,选择操作则采用精英保留策略和轮盘赌方法。最后利用MATLAB对遗传算法各模块进行编程,通过文献中的案例进行算法的可行性验证。通过对已有文献的调度规则和方法(先进先出原则、NEH算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群优化算法和改进布谷鸟搜索算法)进行对比试验,结果显示本研究提出的遗传算法在以完工时间为优化目标的前提下均优于其他方法。同样在考虑缓冲约束的案例场景中,本研究提出的方法也具有有效性。基于遗传算法的工序间有限缓冲约束下板式家具多产线混合流水车间调度问题的结果具有一定的可行性,可以为板式家具生产调度技术提供新的解决思路,但仍需综合考虑更多的生产动态因素来提高其实际应用能力。

有限缓冲区流水车间调度的混合人工蜂群算法

针对以最大完工时间为目标的有限缓冲区流水车间调度问题,提出有效的混合人工蜂群算法。采用WPFE启发式算法进行种群的初始化,以提高初始种群的质量。将遗传算法应用到离散人工蜂群算法的引领蜂阶段,设计了基于嵌入结构、串行结构、协同结构、并行结构、概率选择结构和双种群结构的六种混合调度算法。基于插入和交换邻域的邻域搜索算法进一步增强了混合算法的局部开挖能力。通过仿真实验证明了所提算法的高效性和优越性。

一类缓冲区有限的两阶段混合流水车间调度问题及算法

针对炼钢-连铸生产调度问题中温装模式(CC-HCR),提炼出一类有缓冲区约束的两阶段混合流水车间调度问题,并利用静态和离散时间的整数规划模型对其进行描述。从一种新的角度对问题特征进行分析,将原问题转化为无等待的三阶段混合流水车间调度问题。在此基础上,提出了启发式算法JB与JBN,算法JB以启发式规则形成工件加工序列,采用递归回溯消除相邻阶段间缓冲区有限冲突,算法JBN在此基础上结合NEH插入搜索,并以最小化第一阶段机器空闲时间为目标函数进行优化,对工件序列进行调整,进一步提高解的质量。通过对实验结果的分析,分别得出了2种启发式算法的优化效果,表明算法的可行性和有效性。

基于探路者算法的绿色有限缓冲区流水线调度

针对带能耗阈值约束和有限缓冲区的绿色流水车间调度问题(Green Flow Shop Scheduling Problemwith Limited Buffers and Energy Thresholds,GFSSPLBET),提出一种混合探路者算法(Hybrid Pathfinder Algorithm,HPFA)进行求解,优化目标为总能量消耗和最大完工时间。为增强算法的全局搜索能力,设计基于距离的选择机制确定每个探路者对应的跟随者,以确保各探路者的附近区域均能得到一定的搜索;设计融合多种邻域操作的自学习搜索策略,用于对更新后的探路者进行多邻域搜索,从而提升算法的局部开采能力。通过仿真实验表明所提改进措施能有效增强算法性能,也验证了HPFA求解GFSSPLBET的有效性和鲁棒性。

带不相关并行机和有限缓冲MHFS调度的混合启发式算法

研究每阶段含不相关并行机的多阶段混合流水车间问题(MHFSP),工件的加工时间取决于所分配的机器,相邻阶段之间缓冲区能力有限.鉴于直接求解该NP-hard问题较为困难,将其转化为带阻塞和不相关并行机的MHFSP (BMHFSP-UPM),建立整数规划模型,基于遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)提出一种混合启发式算法(HHGA&TS)进行求解.在该算法中,设计基于多阶段并行加工的二维矩阵编码方案,继而基于二维矩阵元胞组的初始解群体表述设计参数自适应策略;引入基于工件位-基因位的单点倒置交叉以及基于机器号的单点变异过程,利用GA求解机制完成解更新过程;设计机器号次序交换(MNE)、工件位置交换(JNE)、工件工序变异(JNM)三种邻域解移动规则,从而完成基于MNE-JNE-JNM的TS二次优化.仿真实验测试了多达120个工件的720组不同规模实例,结果表明,相较于GA、TS及NEH-IGA,所提出的混合启发式算法在解的质量方面表现更佳.

基于自适应变邻域搜索算法的一类混合流水车间调度问题

混合流水车间调度是一类典型的生产调度问题,属于NP-难问题。传统的研究通常针对中间存储无限的情况,但是在实际生产中,相邻工序之间的存储一般是有限的。针对中间存储能力有限的混合流水车间调度问题,建立了该问题的混合整数规划模型,并提出了一个自适应变邻域搜索算法。在算法中,针对混合流水车间调度问题的特点,提出了基于工件顺序的编码及解码方法。针对传统邻域类型广域搜索能力不足的问题,提出了基于块删除与插入的大规模邻域搜索,并提出了邻域规模的自适应选择机制。基于随机测试问题的实验结果表明,所提出的自适应变邻域搜索算法具有较好的局域与广域搜索能力。

建筑废料现场分拣协调调度优化研究

工程项目施工现场废料分拣的效率对施工进度具有重要的影响。通过分析现场废料分拣实施过程,建立了带有限中间缓冲的混合流水车间调度模型。提出了收集阶段作业排序的动态自适应算法和后续设备分配问题的考虑缓冲区的设备分配规则,在此基础上设计了废料分拣模型的启发式算法,平衡各分区工作量,进一步搜索最优解,并推导了问题的一个低界。实验结果表明,所提出算法能很好地对施工现场废料分拣问题进行求解,具有良好的收敛性和较高的时间效率。