基于改进粒子群算法的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。

基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。

求解作业车间JIT调度问题的VNS/MP混合算法

针对作业车间准时制调度这类复杂的非正规性能指标调度问题,基于机器加工序列和工序开工时间的两阶段优化策略,提出一种结合变邻域搜索和数学规划的混合调度算法。在变领域搜索的每次迭代过程中,通过在Swap和Insertion两类邻域结构内跳转搜索获得较优的机器加工序列,由此松弛了调度模型中最难满足的机器析取约束;然后调用数学规划方法对当前机器加工序列上的各工序开工时间进行优化计算。以引导工序向各自交货期靠拢为邻域设计原则,提出以紧邻工序对为移动对象的Swap和Insertion邻域结构;为增加搜索空间的多样性,变领域搜索中的局域搜索算法采用基于调度目标值容许偏差的阈值接受策略。对72个准时制调度的Benchmark算例的仿真结果表明,变领域搜索/数学规划混合算法获得了35个算例的已知最好解,并且更新了其中25个算例的已知最好解。