改进蝙蝠算法解决FFSP问题及其应用研究

针对连续蝙蝠算法不适合解决柔性流水车间调度问题(FFSP),提出了一种改进的连续蝙蝠算法。该算法改进了编码方式,同时在位置更新函数中加入自适应的调节因子,改善靠近最优解收敛速度下降的问题;通过仿真对比实验,结果表明了算法的优越性和可行性。最后根据某工厂图章的实际生产线,在3D仿真软件平台上搭建了生产流水线,完成了算法的应用,生产结果显示算法有较高的应用价值。

一种求解Flow-Shop调度问题的混合量子进化算法

针对Flow-Shop调度问题,在量子进化算法的基础上,提出了一种求解置换流水车间调度问题的混合量子进化算法(HQEA),融合了量子进化算法和经典遗传算法的优点,并提出了一种新的针对置换流水车间调度问题的解码方法和一种新的量子门更新旋转角策略,最后针对一系列典型置换流水车间调度问题进行了对比仿真。研究结果表明,所提出的混合量子进化算法HQEA具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。

基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究

为解决柔性流水车间调度问题(flexible flow shop scheduling problem,FFSP),提出了一种基于精英个体集的自适应蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)。针对蝙蝠算法存在求解离散问题具有局限性、易陷入局部极值、优化结果精度低等问题,该算法采用ROV(ranked order value)编码方式,使算法适用于求解离散型的FFSP;提出基于汉明距离的精英个体集,由多个适应度高但相似度低的精英个体轮流引导种群进化,增强种群进化活力,避免寻优过程陷入局部极值;提出自适应位置更新机制,提高算法优化精度。最后采用不同规模的标准实例对改进算法进行测试,与已有算法进行对比,实验结果验证了改进蝙蝠算法求解FFSP问题的有效性。

新型离散蝙蝠算法求解柔性流水车间调度问题

针对以最小化完工时间为目标的柔性流水车间调度问题,提出了一种新型离散蝙蝠算法。介绍了蝙蝠算法的基本思想,重新定义速度与位置的加法操作来实现粒子的位移,给出了算法的具体实现方案。通过实例仿真和算法比较验证了算法的优化性能,实验结果表明该算法可以有效地求解柔性流水车间调度问题。

解决具有混合约束柔性流水车间调度问题的粒子群优化算法

针对既存在阻塞限制工件又存在无等待约束工件的柔性流水车间调度问题,提出了一种离散粒子群优化的求解方法。该方法采用基于排列的编码形式,设计了推进—迭代算法进行解码并计算问题目标值,利用离散粒子群优化算法进行全局优化,利用迭代贪婪(iterated greedy,IG)算法提高种群个体的局部搜索能力。此外,根据问题特点,提出最早释放优先(first release first,FRF)和最早完工优先(first complete first,FCF)两种机器分配策略。仿真结果表明,所提出的方法求解混合约束下柔性流水车间调度问题是可行的、有效的。

考虑可再生能源的多目标柔性流水车间调度问题

为了节能减排、保护环境,针对可再生能源的柔性流水车间调度问题(FFSP-RE),提出集成低碳调度策略的快速非支配排序遗传算法。根据可再生能源的发电特性建立了可再生能源供电模型,在此基础上构建了FFSP-RE的数学优化模型;给出快速非支配排序遗传算法,其中提出基于操作的编码方法,设计了考虑可再生能源特性的低碳调度策略,线性次序交叉和基于位置交叉采用随机选择方法,变异算子采用反转逆序法,根据拥挤度和非支配等级选择进入下一代种群的个体;通过多个数值实验证明了所提算法能够有效求解FFSP-RE,可再生能源能够在保证完工时间的前提下有效降低碳排放量。

基于蜻蜓算法求解柔性流水车间排产优化问题

针对柔性流水车间调度问题(FFSP),提出一种离散化的蜻蜓算法。鉴于蜻蜓算法在连续优化问题上表现出色,为了将其应用到离散的组合优化问题上,采用工件升序排列(ROV)的编码方式,将连续位置矢量转换成工件的序列,解码过程采用最先空闲机器优先原则(FAMFR),将每个蜻蜓个体转化为可行调度,从而能够计算出其总完工时间。这两个改进使该算法适用于求解FFSP。最后将该算法应用于FFSP实例进行验证,与遗传算法(GA)进行对比,实验结果表明该算法减少了8.5%的所需加工时间,验证了它求解FFSP的有效性。

板式家具高速自动分拣系统出库及打包调度策略

为提升定制家具自动分拣系统出库及包装作业的整体效率,根据出库及包装作业的工作特点,将出库打包问题抽象为一类板件处理具有优先顺序约束及机器约束的三阶段柔性装配流水车间调度问题。在对各约束进行定义和数学描述的基础上,以最大出库完工时间、包装工位最大完工时间、板件平均等待时间三者加权和最小化为优化目标,建立了板件处理具有优先顺序约束和机器约束的三阶段柔性流水车间调度问题的数学模型;针对该模型,构造了一种启发式求解算法H^*。为验证算法的有效性,基于裂区试验设计的思想生成大量算例,并将启发式算法H^*与构造的9种组合规则算法、5种元启发式算法进行性能比较。结果表明,H^*算法可高效地获得高质量的解。

考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题

针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。

含回流特征的电缆柔性作业车间调度方法研究

针对由电缆的生产路径回流及临时插单现象给该类作业车间带来的排程困难问题,提出了一种基于改进遗传算法的电缆柔性作业车间调度方法。首先研究了电缆柔性生产作业车间计划调度体系,并设计了一种引入元包数组及结合贪婪程序的改进遗传算法,然后给出顺序调度和插单调度问题的求解算法,最后,通过仿真实验对比分析验证了该方法的有效性。

萤火虫算法求解具有人员柔性的FSP问题

具有人员柔性的FSP问题较之于经典的FSP问题更具有现实性和应用前景。首先提出人员-机器关系图并引出度量人员柔性的PM矩阵和FI指数,然后对传统FSP模型进行补充和改进,以萤火虫算法为工具,通过人员模式的选择和对应模式下的问题寻优两大步骤进行求解并利用经典Car类问题进行仿真,最后将其应用于实例求解。仿真和实例求解结果都充分说明了算法的有效性和可行性。