基于混合QPSO的模糊柔性作业车间调度问题研究

针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,利用三角模糊数表征相关的时间参数并提出了一种混合量子粒子群算法进行求解,在充分发挥量子粒子群算法全局搜索能力的基础上,设计了边界修正与协作更新策略增加其搜索效率,同时使用交叉算子和路径重连技术直接对优秀粒子所映射的工序编码操作,弥补了大多数连续算法在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端。通过5个经典的测试算例以及光纤制造车间的实例分析,说明所提方法在寻优效率上要高于原始的量子粒子群算法和另外3种近期文献中的算法,具有较好的实际运用价值。

模糊分布式柔性作业车间调度问题的求解算法

针对加工时间不确定的模糊分布式柔性作业车间调度问题,在引入三角模糊数的基础上,提出了一种改进的灰狼优化算法以最小化最大模糊完工时间.该算法的主要特点是设计了一种基于工序、工厂和机器的三层编码方案,提出了一种混合初始化策略以提高种群质量,采用基于非线性函数和动态权重的更新机制协调算法的全局探索和局部开发能力,提出四种邻域搜索结构提高解的质量.最后通过不同规模的仿真对比实验,验证了该算法在求解模糊分布式柔性作业车间调度问题上的有效性和优越性.