GA-COA求解柔性作业车间多资源调度问题

针对传统柔性作业车间调度在仓储、运输方面考虑的不足,将工件的存储位置以及工件在仓库、机床之间的运输考虑到传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中。提出一种考虑仓储、运输及加工的柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以最小完工时间为目标函数进行数学建模。考虑到遗传算法(GA)在求解车间调度问题中收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,将郊狼优化算法(COA)的组内郊狼成长、生与死进行改进并与GA结合,提出一种带随机动态分组的遗传-郊狼混合算法。最后,通过算例验证了模型的正确性,并将混合算法与原算法进行对比,验证其优越性。

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。

基于改进生物迁徙算法的双资源柔性作业车间节能调度问题

节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基于工件-机器-工人的三段式编码方法表示调度解,并设计了一种种群初始化方法,以改善初始调度解的质量。考虑到基本生物迁徙算法无法直接应用于离散车间调度问题,提出一种基于交叉操作的离散迁徙算子,使算法能够直接在离散调度空间内进行搜索。此外,在迁徙算子中引入转换概率动态调整策略,以平衡算法探索与开发能力,另外增加了一种记忆池机制,避免算法过早收敛。对于个体更新算子,设计了一种局部搜索算法嵌入其中,以增强算法局部搜索能力。大量实验结果表明,MBMA算法的计算结果优于其他算法。

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。

考虑双资源约束的分布式柔性作业车间调度

随着全球制造业的发展,分布式柔性作业车间调度问题(distributed flexible job shop scheduling problem, DFJSP)引起了学者们的关注.DFJSP的研究中常常忽略工人资源,作为生产的关键因素,有效利用工人资源可以提高生产率.研究了考虑双资源约束的分布式柔性作业车间调度问题(distributed flexible job shop scheduling problem with dual resource constraints, DFJSP-DRC),建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的数学模型,并提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm, INSGA-Ⅱ)去求解.在INSGA-Ⅱ中,通过混合初始化策略生成高质量的初始解,并设计了一种基于加工机器和工人公共空闲时间的主动解码策略来获得调度方案.为增强INSGA-Ⅱ的全局搜索能力,提出了改进的交叉变异策略和自适应交叉变异率.通过在45个算例与三种算法的比较,验证了INSGA-Ⅱ解决DFJSP-DRC的有效性.

碳交易下分布式双资源柔性作业车间节能调度

在碳交易政策的背景下,企业需统筹考虑效率和环境因素,以实现企业效益最大化。文章研究了考虑机器和工人的分布式双资源柔性作业车间节能调度问题和方案,以最短完工时间、最小能耗和碳交易成本为目标,建立了混合整数规划模型。依据此问题多资源约束的特点,研究设计了一种改进麻雀搜索算法,嵌入了“工厂—工序—机器&工人”三层编码的主动解码策略,提高了资源利用率。为了扩大搜索空间,在算法中引入了6种局部搜索策略,通过2、3、4个工厂共30组算例,将改进的麻雀搜索算法与其他3种算法进行对比。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法优于其他对比的算法,对比结果验证了此改进算法的有效性。

基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

考虑模糊质检时间的柔性作业车间动态调度问题

为解决更符合现实情形的模糊质检时间柔性作业车间动态调度问题,以最小化完工时间为目标,立足紧急插单、机器在空载运行时发生故障和机器在加工工件时发生故障的三种故障情形,建立了带模糊质检时间的机器故障、紧急插单重调度模型。设计了基于元胞自动机邻域搜索和随机重启爬坡算法的改进遗传算法求解模型,即针对车间调度问题中存在的订单排序和机器选择双决策问题特征,设计包含工序码和机器码的双层编码方案,并基于遗传算法思想对工序码和机器码设计相应的交叉、变异等遗传操作。同时,将遗传操作应用于基于元胞自动机的邻域搜索算法框架中以增强算法全局搜索能力,整合基于关键工序的随机重启爬坡算法以提高算法局部开发能力。实验选取10个柔性车间调度算例验证了所提算法的有效性,同时,测试1个模糊质检时间柔性车间调度算例验证了模型的有效性。另外,实验也测试了不同故障场景,得出该动态调度方法优于实际场景中常使用的“工件后移”调度策略。

考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度

针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采用均衡加工时间和能耗的种群初始化方法产生高质量的初始种群。为了将解转化为可行有效的调度方案,设计了带有预维护动态调整策略和考虑运输时间的贪婪插入解码方法。根据解的不同情况,采用不同的方式更新个体。将本文设计的算法与常用的多目标优化算法在18组不同规模的测试算例下进行对比分析,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法能够有效解决考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度问题。

考虑序列相关准备时间的分布式柔性作业车间调度研究

针对考虑序列相关准备时间的分布式柔性作业车间调度问题,提出以最小化最大完工时间为优化目标的混合整数线性规划模型,并提出一种改进遗传算法。采用基于负荷均衡的种群初始化方法提高初始种群质量,根据问题特性构造6个局部扰动算子,设计多重局部扰动策略提高算法的局部搜索能力。通过扩展柔性作业车间调度基准生成测试算例,使用正交实验确定算法参数。实验结果表明,所提改进策略能够有效提高算法性能,求解结果优于对比算法,验证了调度模型和所提算法的可行性和有效性。

改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题

为解决机加工企业制定的生产计划与车间调度方案不兼容的问题,建立以最小化最大完工时间、最小化加工成本为目标函数的生产计划与柔性作业车间调度集成模型。提出一种改进粒子群算法(IPSO)作为全局优化算法。在传统粒子群优化算法(PSO)的基础上,引入遗传算子交叉的方式改进群体进化,同时设计随机性的边界变异,提高种群多样性,避免局部最优,学习因子及惯性权重采用幂函数动态变化,增强其搜索能力,更快收敛。最后通过生产实例,验证了IPSO在解决生产计划与车间调度集成问题上的可行性。同时将PSO、灰狼优化算法(GWO)和遗传算法(GA)作为对比算法,在15个Brandimarte基本算例上开展实验,得到的结果均优于其他算法,证明了IPSO求解柔性作业车间调度问题时的有效性和优越性。

求解柔性作业车间调度问题的离散食肉植物算法

针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索能力,为生长因子设计了一种自适应策略,并对植物执行了交叉以及基于4种邻域结构的贪婪变异操作;最后,通过对Brandimarte基准问题进行仿真并与其他文献算法进行对比,证明了所提算法在收敛速度和求解质量方面都具有较好的性能。

基于改进樽海鞘群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构建了以最小化总能耗、最小化生产成本及最小化惩罚值为优化目标的数学模型,并设计改进的多目标樽海鞘群算法(IMSSA)进行求解。改进算法主要由樽海鞘领导者和樽海鞘追随者两部分构成,其中,领导者位置更新结合正余弦算法来实现,追随者位置更新基于线性微分递减的惯性权重方法来完成。此外,引入食物源存储库用于保留非支配解。最后通过对比实验证明了所提策略及改进算法的有效性。

带有动态到达工件的分布式柔性作业车间调度问题研究

分布式柔性作业车间调度是生产调度的1个重要分支,工件的动态到达作为实际生产中的1种常见扰动情况,进一步增加了作业车间调度问题的复杂性和不确定性。针对带有工件动态到达的分布式柔性作业车间调度问题(DA-DFJSP),提出1种分批调度策略,将原本的动态调度问题转化成一系列连续调度区间上的静态调度问题,构建以最大完工时间为优化目标的混合整数规划模型;在此基础上,结合问题特征采用批次、工厂、工序、机器的4层染色体编码及快速贪婪搜索插入的解码方式改进遗传算法,同时引入多种交叉、变异算子来增强染色体的多样性;最后,基于FJSP标准算例构建DA-DFJSP测试算例进行仿真对比实验,验证所提策略和改进算法的求解优势。结果表明:相较于传统的重调度策略和改进前的遗传算法,采用分批调度策略和改进的遗传算法(IGA)所求调度方案具有更短的完工周期、更均匀的工厂加工负荷及更高的设备工作效率,IGA与分批调度策略之间有高度的契合性,能够有效提升生产效率。

机器故障扰动下柔性作业车间重调度研究

在柔性作业车间生产过程中发生干扰事件,原有调度方案将不再适用。针对柔性作业车间机器故障的干扰问题,综合考虑最大完工时间、设备负载时间、客户满意度、生产路径偏移等因素,构建多目标干扰调度模型。为快速生成调度方案,设计一种改进遗传算法进行求解,并引用一种邻域结构以提高遗传算法局部搜索能力。最后通过对模型和算法的进一步验证,结果表明,相较于完全重调度的方案,该方法在生成的重调度方案中实现了更低的广义总成本,证明了该方法的有效性和实用性。

基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题的复杂度高,以及求解算法对历史数据利用不足和解策略单一的问题,提出一种基于值的深度强化学习算法,通过引入最大熵方法在策略空间中获得多个较优策略。首先,将调度过程视为多阶段决策过程,提出单工序时间特征表示方法,并以此为基础设计了11个归一化的状态表征函数作为输入;其次,利用改进的带噪声的对抗网络拟合值函数;再次,在基础规则上通过复合组成24条调度规则;最后,提出了分层单步奖励以解决稀疏奖励问题。算例测试结果表明,所提算法的性能优于深度Q网络(deep Q network,DQN)和非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)等其他算法。

考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

基于深度强化学习的柔性作业车间节能调度研究

针对当前柔性作业车间节能调度研究无法充分利用历史生产数据,且对复杂、动态、多变的车间生产环境适应性不足的问题,引入深度强化学习思想,利用具有代表性的深度Q网络(deep Q-network,DQN)求解柔性作业车间节能调度问题。将柔性作业车间节能调度问题转化为强化学习对应的马尔科夫决策过程。进而,提炼表征车间生产状态特征的状态值作为神经网络输入,通过神经网络拟合状态值函数,输出复合调度动作规则实现对工件以及加工机器的选择,并利用动作规则与奖励函数协同优化能耗。在3个不同规模的案例上与非支配排序遗传算法、超启发式遗传算法、改进狼群算法等典型智能优化方法进行求解效果对比。结果表明,DQN算法有较强的搜索能力,且最优解分布情况与提出的柔性作业车间节能调度模型聚焦能耗目标相一致,从而验证了所用DQN方法的有效性。

集成设备状态控制的柔性作业车间节能调度方法

柔性作业车间节能调度与设备节能控制是优化车间加工能耗和空闲能耗的两个关键步骤,但以往设备节能控制与调度通常分段进行优化,忽视了调度优化结果对设备状态控制决策过程的强约束,从而限制了车间的节能优化潜力。为此,提出一种设备状态控制与车间节能调度集成优化的方法。首先,通过分析工件排序、设备选择和设备节能控制策略变化对车间能耗的综合影响,建立集成设备状态控制的车间调度优化模型。其次,根据集成优化问题特性,设计了一种基于工件序列、机器序列和设备状态控制序列的三层式编码方式,同时,提出自适应分层策略和节能调度规则改进多目标优化算法对集成优化模型进行求解。最后,结合Brandimarte中的标准算例,通过对车间调度和设备状态控制分段式优化结果进行对比,验证所提方法的有效性。

集成零件外协与共享决策的柔性装配作业车间调度研究

服务于多个主机厂的关键配套车间具有需求跟随性强、产品类型多、资源柔性程度高、生产负荷波动、关联零件难齐套等特点,其中涉及的生产调度、零件外协与齐套控制等决策问题存在紧密关联性,现有研究大多专注于单方面决策而弱化了其间关联性。为此,抽象出一类集成零件外协与共享决策的柔性装配作业车间调度问题,针对此类问题构建了混合整数规划模型,再结合问题特征设计了一类遗传迭代贪心算法,其将零件外协与共享决策分别集成到全局搜索能力强的遗传算法的编码和解码中,并与局部搜索能力强的迭代贪心搜索算法进行有效混合。从实际生产环境提取出一般化算例进行实验,各维度结果展示了算法的可用性和有效性,并通过设置差异化场景实验进行了算法的适应性分析。