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[期刊] 工业工程
[作者]
王智斌 邓超 龙建宇 张开
为更好地提升装配作业车间高效、有序生产，针对考虑零件库存的装配作业车间调度问题(AJSP-PI)，建立以最小化最大完工时间和零件库存总时间为优化目标的数学模型，并提出一种多目标混合候鸟优化算法(MOHMBO)进行求解。针对问题的两阶段特性，基于工序序列设计一种混合编码结构，并提出2种规则完成解码。在MOHMBO算法中，采用随机和产品聚合规则结合的方式产生初始种群，设计一种双邻域搜索策略以提升算法的协同搜索能力和效率，并提出种群竞争更新机制来增强种群的多样性；根据问题特性引入具有6种邻域结构的变邻域搜索操作对全局优质解区域进一步搜索，以提高解的质量。通过生成的测试算例进行仿真实验，并与现有的多目标优化算法进行比较，验证了MOHMBO求解AJSP-PI的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
秦红斌 孔仁杰 常永顺 李晨晓
面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响，构建以紧急订单和机器故障为扰动因素，以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件，并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量；通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作，提高算法解集的广泛性和多样性；通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群，防止种群陷入局部最优；通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。
[期刊] 工业工程
[作者]
曾垂飞 刘建军 陈庆新 毛宁
装配作业车间生产多规格小批量装配型产品,通常具有差异BOM结构,主要由客制零件组成,但同规格产品仍然包含一定比例的可互用零件,每类零件具有一定批量。此类车间分批调度需要最优化零件类的批次分割和子批加工序列。考虑客户对高交货可靠性的需求,构建了基于最优化交货可靠性为决策优化目标的分批调度数学模型,建立了基于遗传算法和优先级分派规则的混合求解算法。最后通过仿真实验分析和验证了所提方法的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
曾强 吴锦锦 王培露 李明金
提出了一种混合工作日历下批量生产柔性作业车间多目标调度方法。考虑设备的混合工作日历约束,构建了以生产周期最短、制造成本最低为优化目标的批量生产柔性作业车间多目标调度模型。设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA II)求解该模型。算法中,采用"基于工序和设备的分段编码"方式分别对工序和设备进行编码;采用"基于工序和设备的分段交叉和变异方式"进行交叉和变异操作,采用"遗传算子改进策略"保证交叉、变异后子代个体的可行性;解码操作采用"基于平顺移动的原理"和"基于工作日历的时间推算技术"推算工序的调整开始、调整结束、加工开始和加工结束时刻。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张伟
生产计划问题是指为达到特定性能标准，对可共享的资源进行配置和对生产作业进行顺序安排。混合流水车间计划问题在冶金、石化、国防等行业具有很好的实际运用前景，是一种通用的流水作业调度问题和并行作业问题的扩展，具有多约束、多阶段、多目标、高非线性等特征。由于该问题具有较大的特殊性，难以采用常规的数学规划方法来解决。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
裴小兵 李依臻
针对柔性作业车间的特点，本研究以最小化完工时间、总机器负荷最小和临界机器负荷最小为目标，提出了基于三方博弈的改进遗传算法求解多目标柔性作业车间调度模型。通过三方博弈，使三个优化目标之间的博弈策略实现最优组合，从而获得子博弈完美纳什均衡，即为问题的优化组合解。为优化种群质量，将改进遗传算法应用于多目标柔性作业车间调度问题的求解过程，采用帕累托分类思想，对种群进行选择和精英保留，以优化种群结构；通过设计交叉、变异和局部搜索机制进一步寻找目标函数的最优解。为证明算法的有效性，运用基准算例对算法的求解性能进行了验证。其结果表明，本文所提算法在求解结果上有明显的改善，求解效率更高。
关键词：
柔性作业车间 博弈论 纳什均衡 遗传算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
田旻 刘人境
针对柔性作业车间调度问题,以总拖期最短为目标,提出了一种分层混合遗传算法。其中,根据总拖期的大小,将种群划分为精英层和普通层,精英层包含全局最优的数个不同质个体,其余个体划分为普通层;针对遗传算法局部搜索不足的问题,对精英层提出了一种邻域搜索策略,使代表机器选择和工序顺序的染色体可以根据自身的不足进行调节;针对遗传算法多样性容易丢失的问题,对精英层提出了一种灾变策略,不仅保留了种群的进化优势而且可以向优秀的个体学习。最后通过一系列标准测试函数以及一个生产中的实际案例验证了该算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘晓冰 焦璇 黄明 宁涛
针对模糊环境下柔性作业车间的调度问题,以最小化最大完工时间、最小化成本和最小化惩罚值为目标,建立调度问题数学模型,提出了混沌量子粒子群算法。针对实际生产交货期模糊的特点,在量子粒子群算法基础上,提出引入混沌机制建立初始群的方法;针对量子个体的更新,提出了改进的量子旋转角计算方法;针对种群可能局部早熟收敛和后期多样性丢失的问题,利用混沌机制的遍历性,提出混沌局部优化策略;通过四个经典的调度算例验证了所提出算法能降低早熟概率和提高迭代搜索效率,与其他算法比较可以获得更多的非支配解。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
田旻 刘人境
针对柔性作业车间调度问题,以总拖期最短为目标,提出了一种分层混合遗传算法。其中,根据总拖期的大小,将种群划分为精英层和普通层,精英层包含全局最优的数个不同质个体,其余个体划分为普通层;针对遗传算法局部搜索不足的问题,对精英层提出了一种邻域搜索策略,使代表机器选择和工序顺序的染色体可以根据自身的不足进行调节;针对遗传算法多样性容易丢失的问题,对精英层提出了一种灾变策略,不仅保留了种群的进化优势而且可以向优秀的个体学习。最后通过一系列标准测试函数以及一个生产中的实际案例验证了该算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
姚远远 叶春明 杨枫
可重入混合流水车间调度问题普遍存在于许多高科技制造产业中,如半导体晶圆制造和TFT-LCD面板生产过程等,但目前关于可重入调度问题的相关研究还比较少。本文设计了一种改进多目标灰狼优化算法(IMOGWO)解决最小化最大完工时间和总拖期时间最小的可重入混合流水车间调度问题,针对该问题特点对基本灰狼优化算法进行了一系列改进操作。通过对小规模测试问题基准算例的数值实验,验证了所设计的IMOGWO算法求解该调度问题的有效性。实验结果表明IMOGWO算法在非劣解的收敛性和支配性方面显著优于已有的NSGA-II和MOGWO算法,在解的分布性指标方面IMOGWO稍微优于其他两种算法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王林 陈璨
设计了一种新颖的基于差分进化算法和NSGA-Ⅱ的混合进化算法用来解决多目标优化问题。在此算法中,根据算法的搜索情况设计相应的自适应变异算子,以便在突变操作中找到Pareto解。同时,选择操作将基于NSGA-Ⅱ快速非优超排序和拥挤机制将父代与子代的双种群进行截短,确保最优解不会丢失并保证解的多样性。三个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在实现多目标优化问题的两个目标(获得收敛于真实Pareto前沿的解和解沿着前沿均匀扩展)方面表现出良好的综合性能。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘锋 王建军 杨德礼 昝冬平
针对多目标优化问题,设计一种基于量子计算和非支配排序遗传算法相结合的智能算法进行求解,综合量子算法和非支配排序遗传算法的优点,在局部搜索和全局搜索之间进行权衡。混合算法采用量子比特对问题的解进行编码,基于量子旋转门算子、分散交叉算子以及高斯变异算子对种群进行更新。进行局部深入搜索时,用一个解在目标空间中跟理想点的距离来评价该解的优劣;进行全局搜索时,基于非支配排序遗传算法中的有效前沿的划分和解之间的拥挤距离来评价某个解。最后,在经典的测试函数ZDT5上对所提混合算法进行了测试。通过对比分析若干项针对有效解集的评价指标,该混合算法在跟最优有效前沿的逼近程度以及有效解集分布的均匀程度上均优于目前得...
[期刊] 工业工程
[作者]
张正敏 管在林 岳磊
近年来,柔性作业车间调度问题(FJSP)由于其NP难特性与在制造系统中的广泛应用被大量关注。为提高该类问题求解效率,本文在标准Lévy flight的基础上提出了一种新的离散Lévy flight搜索策略,并将该策略与遗传算法框架结合,形成一种离散Lévy flight策略的混合遗传算法。该混合算法通过使用离散Lévy flight搜索策略对每代精英种群进行变步长搜索,提高了算法的局部搜索能力,增强了种群多样性。本文通过将CS、GA和TLBO等经典算法作为对比算法,对不同规模的54个FJSP算例进行实验,证明了所提出的算法具备更好的收敛效果与稳定性,适合于求解大规模FJSP。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
杨开兵 刘晓冰
为高效地求解带调整时间的多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法依据基于Pareto优于关系的个体排序数和密度值计算适应度,保持解的多样性,并采用非劣解并行局部搜索策略,提高算法的搜索效率。此外,引入精英策略保证算法的收敛性,在进化过程中通过淘汰掉个别最差个体,进一步加快解的收敛速度。仿真结果表明,新算法能够有效地解决带调整时间的多目标流水车间调度问题。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
卢冰原 程八一
文章研究了以最小化制造跨度为目标的,具有模糊加工时间的车间作业计划问题。针对该问题,采用三角模糊数来表征时间参数,并在此基础上构建问题目标函数。之后给出了一种混合蚁群求解算法,将模拟退火算法的全局优化特性嵌入蚁群算法来避免局部最优的问题。最后通过实例验证了算法的有效性。
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