柔性Flow-Shop调度的遗传算法优化

柔性Flow-shop调度问题(Flexible Flow-shop Scheduling Problem,FFSP)是一般Flow-shop调度问题的推广,由于在某些工序上存在并行机器,所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。为了有效地解决柔性Flow-shop调度问题,用遗传算法求解,给出了一种改进的编码方法,能够保证个体的合法性;并根据编码方法提出了矩阵解码方法。最后以某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例进行仿真,通过比较表明了算法的有效性。

工期不确定的模具车间柔性Flow-shop调度问题

由于模具制造属于非重复性单件订货生产,模具加工的任务工期具有较强的不确定性,导致生产调度混乱。为制定合理可行的生产调度方案,建立了任务工期离散概率模型,以最大完工时间的期望值最小为目标,建立不确定工期柔性Flow-shop调度模型;在遗传算法交叉、变异等操作中融入模拟退火操作,将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的良好局部搜索能力相结合,设计了不确定工期的柔性Flow-shop调度问题混合遗传模拟退火算法。利用混合遗传模拟退火算法对调度模型进行求解,通过仿真实验表明,该研究对于解决工期不确定的模具车间柔性Flow-shop调度问题是行之有效的。

考虑柔性设备加工能力的综合调度算法

现有柔性综合调度研究中,没有考虑设备系统的协同加工能力,从而降低了设备系统高密加工和快速加工能力。针对此问题,文章将柔性设备可进行加工的工序数作为优化对象、以竞争资源较为紧张的设备资源为优化要素,提出了考虑柔性设备加工能力的综合调度算法(ISA-CPCFE):首先,采用优先调度层级较高与加工时长较短的工序的策略,提高了工序并行调度的力度;其次,提出一种最小化调度标尺与动态调整柔性设备优先级的策略,进一步提高了设备紧凑调度的力度。最后,将ISA-CPCFE算法与基于剪枝分层、基于设备驱动、基于实际路径、基于逆序层优先的算法进行对比实验。结果表明:ISA-CPCFE算法实现了复杂产品加工时间更短、柔性设备系统整体利用率更高的优化目标,调度效果更优。

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。

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。

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。

动态上下料路径下柔性产品族生产调度研究

针对汽车零部件柔性产品族制造单元考虑工序间动态上下料路径与时间的生产调度求解问题,文中提出一种用于动态上下料路径柔性作业调度问题优化的自适应离散差分进化算法。通过自适应缩放参数实现收敛速度提升,构建基于矩阵映射的离散编码规则实现变异操作离散化及基于机器人实际运动路径的动态调度解码。通过对某平台化车型架构的转向器壳体加工单元实例分析并验证了算法有效性及优越性。

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。

混合遗传变邻域搜索算法求解柔性车间调度问题

针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。

基于需求响应的用户侧柔性用能分级调度策略研究

通过需求响应计划和建筑用能的灵活调度增强电网稳定性和供需平衡。基于一栋小型办公建筑的光伏发电、储能设备及地源热泵系统进行用能调度策略的设计,引入两个参数量化建筑柔性用能潜力,根据最大化光伏利用率、优先满足用户刚需、电价低谷时段储能这3个优先级原则开发一个建筑用能管理模块。在TRNSYS中应用该模块建立有用能调度策略的案例3,并与两个参考案例进行对比分析。结果表明,在一个供暖季节内,系统运行成本分别减少了65.4%、56.7%;地源热泵机组运行COP平均值从3.97提高到4.22;建筑日平均负荷转移率高达51.38%。在峰谷电价的市场机制下,对挖掘建筑柔性用能潜力、激励用户采用需求响应计划和提高电网稳定性具有重大意义。

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。

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。

考虑柔性电/热负荷的综合能源系统分布鲁棒优化调度

综合能源系统(integrated energy system,IES)的效益分析不仅取决于能源供给侧的调度方案,也受到需求侧用能方式的影响。基于此,在IES的需求侧引入柔性负荷响应,以平滑负荷曲线,进一步提升IES的风电消纳能力和经济效益;同时为尽量减小供能侧风电出力不确定性的影响、实现调度方案鲁棒性与经济性的均衡,构建了考虑柔性电负荷和柔性热负荷的IES两阶段分布鲁棒优化调度模型:预调度阶段以IES的日前综合调度成本最低为目标;再调度阶段以风电历史数据为基础,寻找最恶劣风电出力概率分布下的最优机组调节方案,并使用列约束生成算法进行求解。最后,采用算例验证了该模型的有效性。

考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法

针对柔性设备网络综合调度算法,难以合理选择加工设备加工相关工序进而影响产品完工时间的问题,该文提出考虑同层后道工序的柔性设备网络综合调度算法(SP-FENIS)。首先,采用逆序层优先策略,将各工序分配至逆序层待调度工序集;然后,提出均值逆序紧后路径策略,确定了各逆序层待调度工序集中工序的调度顺序;最后,提出最早完工时间策略和设备空闲插入策略,当工序在柔性设备上最早完工时间相同时,考虑了在柔性设备上的加工时间和同层后道工序的加工设备,确定了目标工序的加工设备以及加工时间。实例表明,和已有算法相比,该算法能够缩短产品完工时间。

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。

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。

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.

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。

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。