基于个性化生产模式的并行机调度问题研究

针对具有不同交货期窗口的并行机调度问题,研究了能客观反映个性化生产模式下客户抱怨特点的作业调度模型,采用相对惩罚因子和级数惩罚因子有效地对问题进行描述,建立了具有相对概念和非线性特征的目标函数,使惩罚值更贴近于现实。针对数学模型提出了采用随机键编码方式的遗传算法,最小化所有工件提前、拖期惩罚值,并应用仿真实验验证了算法的有效性。

基于混合粒子群的多目标数字印刷智能排活系统的优化研究

通过分析多目标数字印刷智能排活系统中各要素的相互关系,提出了PSO与局部搜索策略的混合算法,并引入了新的学习策略进行分层局部优化,用多目标分散搜索,逐步缩小复杂的搜索空间,改善了PSO算法的早熟收敛缺限,并取得了较高的求解质量。采用了一种随机键的编码方式,利用析取图编码将有序表作为优先决策,来决定发生冲突时各印刷活件的排列顺序。仿真实验验证了混合算法的有效性。

改进入侵杂草算法求解柔性作业车间调度问题

将入侵杂草算法用于解决考虑工件释放时间、工件交货期的柔性作业车间调度问题,以工件的最大完工时间、最大机器负荷、机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型,提出了一种改进的入侵杂草优化算法。提出一种基于转化序列的随机键编码方式,实现杂草连续空间与FJSP离散空间之间的映射。在种子繁殖阶段,通过引入自适应高斯变异算子来增加种群多样性。接着,在种群扩散阶段,借助Levy飞行随机游走策略提高算法全局搜索能力,跳出局部最优解。最后,通过对比实验证明算法对于求解多目标柔性作业车间调度问题是有效的。

基于混合粒子群的多目标智能排活系统的优化

通过分析多目标智能排活系统中各要素的相互关系,提出了PSO与局部搜索策略的混合算法,并引入新的学习策略进行分层局部优化,多目标分散搜索逐步缩小复杂的搜索空间,改善了PSO算法的早熟收敛问题,并取得较高的求解质量。采用了一种随机键的编码方式,利用析取图编码将有序表作为优先决策来决定发生冲突时各印刷活件的排列顺序。仿真验证了混合算法的有效性。

基于混合策略的入侵杂草算法的FJSP问题研究

为了更加有效地求解柔性作业车间调度问题,提出一种混合策略的入侵杂草算法。在种子繁殖阶段,通过引入自适应高斯变异算子增加种群多样性。在扩散阶段,采用基于正切函数的正态分布标准差作为种子新的步长搜索方式。在竞争生存阶段,利用蜂群算法中的引导搜索策略对杂草个体进行引导搜索,以提高其跳出局部最优的能力。提出一种基于转化序列的随机键编码方式,并将所提算法通过实例与其他算法进行仿真实验对比,统计结果表明所提算法具有更好的收敛性,适合解决该类调度问题。