离散NSGA-Ⅱ求解带有限缓冲区的多目标批量流水线调度问题

针对带有限缓冲区的多目标批量流水线调度问题,首先构建该问题的数学模型,采用离散NSGA-Ⅱ算法进化求解.所提算法充分利用非支配解信息引导种群进化,从而加快了种群收敛速度,改进了算法的全局探搜和局部开发能力.将所提算法用于求解太阳能电池组件生产调度的13个算例,实验结果表明,所提算法能够产生高质量的解,有效求解该问题.

改进的自适应NSGA-Ⅱ求解多目标流水车间调度问题

针对流水车间生产调度问题,以最大完工时间、总拖期时间和总流程时间最小为目标,构建了多目标优化模型,通过带有自适应参数调节改进的NSGA-Ⅱ算法在生产调度解空间找寻Pareto解集.运用MATLAB对算例进行仿真,获得一组非劣解,将数据进行加权处理可挑选出中意的调度方案.结果表明,NSGA-Ⅱ算法在解决多目标流水车间调度问题上是可行的、有效的,并且为企业提供生产调度排序举措参考.

基于NSGA-Ⅱ算法的柔性流水车间优化调度模型的构建与应用

为解决造纸企业的高效优化排产问题,使机器利用率最高、减少产品切换次数以及满足客户对产品的时间需求,构建了以成本及最大完工时间最小化为优化目标的两阶段柔性流水车间调度优化模型,并通过一种快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)来求解该模型。结果表明,与人工排产相比,NSGA-Ⅱ得到的排产结果缩短了约6.5%的最大完工时间,降低了约4.7%的生产成本。

NSGA-Ⅱ算法求解混合流水车间多目标调度问题

针对混合流水生产车间调度问题,以生产周期最短、机器加工成本最少和生产次品率最低为目标,建立了多目标优化模型,将NSGA-Ⅱ算法应用于求解混合流水生产车间调度问题。通过MATLAB对算例仿真,得到一组Pareto解,将数据标准化处理。然后,利用层次分析法确定各目标的权重,对标准化后的数据加权求和来选择出满意的调度方案。表明了该算法在解决混合流水车间多目标调度问题的有效性和可行性,同时为企业的生产调度排序提供方法借鉴。

基于NSGA-Ⅱ的流水车间多品种柔性分批调度

针对流水车间分批调度问题,构建了一个流水车间柔性分批调度模型,该模型以最小完工时间和最小加工成本为目标,并采用NSGA-Ⅱ进行求解。对每种产品进行随机分批,并在求解过程中子批量不断变化,采用了集中优化的思想,使得各产品的分批方案和子批调度可以同时求出。实例仿真表明,该算法可有效提高车间的生产效率,降低生产成本,具备可行性。

复合工艺流程下批量生产车间调度多目标优化

提出了一种复合工艺流程下批量生产作业车间调度的多目标优化方法。针对复合工艺流程下批量生产车间调度的特点,建立了以最大完工时间最短、制造成本最低为优化目标的多目标优化模型,针对该模型提出并设计了一种改进NSGA-Ⅱ算法。在改进的NSGA-Ⅱ算法中引入了面向对象技术、分段不定长编码技术、分段混合交叉与变异技术、精细化调度技术。案例分析验证了该优化方法的有效性。

衰退流水车间生产与预防性维护调度研究

针对实际生产中调度与维修计划相互影响的问题。以衰退流水车间为研究对象,考虑设备的退化和预防性维护限制,决策工件调度计划和设备的预防性维护计划。建立了不确定环境下以最小化最大工件完工时间和最小化平均设备空闲时间为目标的数学模型。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ),为避免算法陷入局部最优前沿,提出了混合多样性解的多目标优化算法。不同规模的算例应用改进算法与原NSGA-Ⅱ算法进行求解,对比结果表明所设计算法在收敛性、多样性方面上表现更好。

考虑工件分批的混合流水车间节能调度研究

生产调度是混合流水车间提高效率和降低生产能耗的有效措施。考虑工件运输、机床换刀约束,综合基于刀具磨钝标准的工件均等分批方法和“关机重启”节能策略,建立了以能耗和最大完工时间为优化目标的混合流水车间节能调度模型,进而利用非支配排序遗传算法实现了模型求解。混合流水车间环境下,所提模型能够权衡优化目标,合理划分各类作业加工批次,同时针对各批次选择合适的加工机床,合理安排各机床上工件批次工序的加工顺序和“关机重启”节能策略的应用时机。最后,案例研究验证了建立模型的节能效果和求解方法的有效性。

考虑可变加工次数的多目标阻塞混合流水车间调度

在阻塞混合流水车间调度问题的基础上,考虑了加工次数对加工质量的影响,提出了同时最小化最大完成时间和总质量成本的多目标调度模型。针对上述模型,设计了基于邻域搜索的改进非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ,该算法根据问题特征设计了相应的遗传操作规则和邻域结构,解决了算法的早熟收敛问题。最后,通过数据实验验证了所提出算法的可行性和有效性。