多目标遗传算法求解模糊柔性作业车间调度问题

建立了模糊数表示工件加工时间和交货期,以最大化平均客户满意度和最小化模糊完工时间为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题(Multi-objective fuzzy flexible job shop scheduling problem,MOFFJSP)模型,提出一种改进的多目标遗传算法(Multi-objective genetic algorithm,MOGA)。使用基于工序的编码方式表示调度解,并采用活动化解码方法改进解的质量。采用基于免疫和熵原理设计的交叉和变异算子来构造新解,并利用非支配排序和改进的精英保留策略来提升帕累托解集的多样性。通过仿真实验证明,改进的MOGA能够有效求解MOFFJSP问题模型。

双目标模糊柔性作业车间调度问题研究

文章针对柔性作业车间调度问题的复杂性和资源受限等因素,以及实际生产中可能存在的各种不确定性因素,引入模糊集合方法来描述该问题,确定其模糊调度模型,并以最小化模糊最大完工时间与最小化模糊总能耗为优化目标。提出一种多改进策略的NSGA-Ⅱ算法,并采用基于工序选择和机器分配的双层整数编码方式;在选择操作上使用二元锦标赛选择策略;进行基于位置的交叉操作和两点交叉的变异操作,提出一种基于目标变异策略的机器变异操作。此外,还提出随机种群增强策略和精英集合策略以提高算法性能。最后通过超体积测度和集覆盖测度评估算法在实验中的表现,验证改进策略是否有效可行,并利用层次分析法决策出非支配解集中最优的调度方案。

改进的基于分解的多目标进化算法求解双目标模糊柔性作业车间调度问题

针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的策略;2)提出了非支配解优先策略;3)设计了结合5种局部搜索策略的变邻域搜索;4)提出了计数器策略预防陷入局部解.运用大量实例进行了算法策略分析和对比实验,仿真结果表明,IMOEA/D在求解BFFJSP上具有更优性能.

多目标模糊柔性作业车间调度问题优化

为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。

混合粒子群优化算法求解模糊柔性作业车间调度问题

针对实际工厂中不确定加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。用三角模糊数表示加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型。首先,在迭代过程中引入权重自适应调整策略,平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,对优秀粒子进行交叉操作以产生更优个体,引入模拟退火算法增强深度寻优能力。最后,将所提算法运用于5个实例中进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)和改进人工蜂群等6种算法就模糊最大完工时间的平均值、最优值和最差值3项指标作对比。结果显示,HPSO求得的3项指标均优于或等于其余算法。在有限的运算资源条件下,HPSO求得的模糊最大完工时间整体小于PSO。随着实例数据量的增大,HPSO依然具有很好的求解稳定性。HPSO在一定程度上能够改善PSO易陷入局部最优的问题,且更适合求解模糊柔性作业车间调度问题。

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。

基于改进MOEA/D的模糊柔性作业车间调度算法

针对实际生产车间中加工时间的不确定性,将加工时间以模糊数的形式表示,建立以最小化模糊最大完工时间和模糊总材料消耗为优化目标的多目标模糊柔性作业车间调度问题数学模型,提出一种改进基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D)进行求解。该算法基于机器和工序两层编码并采用混合的初始化策略提高初始种群的质量,利用插入式贪婪解码策略对机器的选择进行解码,缩短总加工时间;采用基于邻域和外部存档的选择操作结合改进的交叉变异算子进行种群更新,提高搜索效率;设置邻域搜索的启动条件,并基于4种邻域动作进行变邻域搜索,提高局部搜索能力;通过田口实验设计方法研究关键参数对算法性能的影响,同时得到算法的最优性能参数。在Xu 1~Xu 2、Lei 1~Lei 4和Remanu 1~Remanu 4测试集上将所提算法与其他算法进行对比,结果表明,IMOEA/D算法的解集数量和目标函数值均较优,在Lei 2算例获得的解集个数为对比算法的2倍以上。

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。

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。

基于改进灰狼算法的柔性作业车间动态节能分批调度问题

针对柔性作业车间动态节能分批调度问题,建立了以优化车间生产成本、机床能耗成本和动静态调度方案差异成本为目标的数学模型,接着针对实际生产过程中的动态扰动设计了动态调度方案,针对动态扰动导致工件工艺路线变化的问题设计了重组批技术,针对动态调度方案的求解则设计了改进灰狼算法,采用层级位置更新方法进行狼群的位置更新,提高算法的搜索效率,最后通过标准算例库验证了算法求解柔性作业车间动态节能分批调度问题的有效性与优越性。

改进近邻人工蜂群算法求解柔性作业车间调度问题

为了更好地解决以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。首先,采用随机选择和反向学习策略来提高初始蜜源的质量。同时,设计了一种新颖的特征表示方式,用于计算蜜源之间的距离。在引领蜂阶段,通过引入交叉和变异策略来优化种群中的近距离蜜源。在探索蜂阶段,引入了六种变邻域方法,以扩大解空间的搜索范围。而在侦查蜂阶段,则根据蜜源的潜力值剔除局部最优个体。在15个数据集上进行了广泛实验,实验结果表明,该改进算法性能明显优于其他四种著名的群智能优化算法。该研究为解决柔性作业车间调度问题提供了一种新的有效方法,对于实际生产调度具有重要的实用价值。

基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。

改进GWO算法求解柔性作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,设计一种改进的邻域搜索灰狼算法。设计一种适于灰狼算法的基于工序和机器的双层编码方案,改进种群初始化策略、灰狼变异操作以及种群更新机制;通过两点交叉操作、插入操作以及PR操作,得到GWO算法的全局搜索邻域,提出设计禁忌搜索邻域以增强GWO算法的局部开发能力。最后将所提算法在已知算例上进行仿真实验,并与其他算法进行对比。实验结果验证了改进GWO算法具有一定的优越性。

改进人工蜂群算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)是生产调度的一个经典问题,目前对FJSP的研究主要集中在单目标方向,因此针对多目标FJSP,本文提出一种使用多策略的多蜂群算法(MCMSABC)求解问题.该算法提出数据预处理方法,缩小搜索空间;改进非支配解的判断条件和提出加快发掘蜜源潜力的更新策略;根据繁殖能力选用不同交叉算子和变异策略对个体进行更新;观察蜂阶段提出3种基于关键路径的小邻域结构,重定义两种选择策略提高蜂群个体的竞争水平;侦察蜂阶段使用两种基于学习机制的策略替换较差个体.采用两组测例和车间实例进行多组仿真实验并与多个算法进行对比,在单目标和多目标方向上均搜索到更优解,结果表明该算法所提改进策略的有效性.

基于改进灰狼算法的柔性作业车间重调度问题研究

【目的】在工厂实际加工中,由于各机器的健康状态参差不一,可引起机器故障继而影响加工施工时间。针对带有机器扰动的柔性作业车间的问题,为减小机器故障对生产计划的影响,提出了机器扰动、寻找断点的重调度模型,以最小加工时间、最短总延迟时间为优化目标构建了数学模型。【方法】提出改进灰狼优化算法(GWO-GA)作为全局优化搜索算法求解,为提高其灰狼算法的收敛速度,引入了工件编码迭代并加入自适应算子,使用遗传算法的POX交叉对机器编码进行迭代。【结果】针对钢琴制造企业实木车间数据进行验证,结果表明相对于遗传算法(genetic algorithm,GA)、NSGA、PSO-GA,改进灰狼算法求解本调度问题效率高,精度好,具有较好的实用价值。

基于改进的NSGA-II纺织生产车间柔性作业车间调度问题算法的研究

在纺织生产线调度领域,传统的人工调度方式已难以满足当前对高效利用机器和提升生产效率的迫切需求。鉴于此,本文建立了以最小化最大完工时间和机器总负载为优化目标的多目标柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP)数学模型,并提出了一种改进的NSGA-II算法(INSGA-II)用于求解。本文的主要特点是:(1)该算法采用基于工序和机器的两层编码方法;(2)采用混合种群初始化策略,目的是提高种群的初始质量;(3)设计了一种基于迭代次数的变领域搜索策略,在减少无效搜索的同时提高了局部搜索能力。本文在MK01-MK09和abz05-abz09的测试集上,将所提出的算法与其他算法(MOEA/D、MOEA/DD和NSGA-II)进行对比,并通过对14个标准算例的分析,证明了改进个NSGA-II算法在求解FJSP问题中的有效性。

融合模拟退火参数的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度问题是NP难问题,一般使用最大完工时间最短的评价指标来衡量加工顺序和机器选择的优劣,最短的完工时间意味着最快的生产速度。为了减小计算量并快速找到车间调度的最优解,提出了融合模拟退火参数的自适应遗传算法,详述了该算法的关键过程,并通过数据集的仿真实验验证了该算法的有效性。

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。

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。

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。