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[期刊] 运筹与管理
[作者]
裴小兵 赵衡
针对置换流水车间调度这类组合最优化问题的求解,提出了一种改进二元分布估计算法(Improved binary estimation distribution algorithm,I-EDA)。算法以二元分布估计算法为架构,使用NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法生成初始解,提高了初始解的质量;通过对优势解的统计采样构建位置矩阵模型和链接矩阵模型,依照两个矩阵模型的合并概率组合链接区块产生子代。提出了NEH插入式重组策略和基于位置概率的交换策略和两种全新局部搜索机制替代原二元分布估计算法的相邻交换法,以进一步筛选优势解。最后通过对Reeves标准测试集的仿真实验和算法比较验证了所提出算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘勇 马良
目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘勇 马良
目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘长平 叶春明
作为新兴的仿生群智能优化算法,分析了萤火虫算法的仿生原理,对算法实现优化过程进行了定义。针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,采用基于ROV规则的随机键编码方式和互换操作的局部搜索策略,应用萤火虫算法进行求解。通过典型实例对算法进行了仿真测试,调度结果表明了萤火虫算法求解置换流水车间调度问题的可行性和有效性,优于NEH启发式算法和粒子群算法,是解决流水线生产调度问题的一种有效方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对置换流水车间调度问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵衡 刘颖艳 付礼鹏
针对置换流水车间调度问题的特性，提出了一种基于链接学习的生物地理学算法(Biogeography-based optimization based on linkage learning, LLBBO)来对其求解。算法以生物地理学算法为架构，使用反向学习方法(Opposition-based learning, OBL)生成初始解，依据群体适应度值将群体分为优秀群体和劣势群体，使用信息熵的概念以及数理统计方法通过对这两个群体进行统计，分别建立概率矩阵模型以构建一种链接学习模型称为链接区块，使用链接区块依照算法迁移率对群体进行迁移操作实现群体更新。为进一步改善算法的搜寻性，提出一种NEH序列重组法对解序列执行局部搜索以进一步提高适应度。最后运用所提的LLBBO算法通过对基准例题的仿真测试和算法比较验证了所提算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
唐红涛 刘家毅
针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序、车间和机器的三层编码方案;根据问题特点设计了混合种群初始化策略以提高种群质量;改进了布谷鸟搜索操作使其适用于求解该模型;设计了一种种群进化策略以提高算法收敛速度及解的质量。最后通过仿真实验,与多种算法对比,验证所提算法的有效性和优越性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈可嘉 段瑞明 刘碧玉 周晓敏
为了求解同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的多目标置换流水车间调度问题,提出一种模糊多目标调度模型。针对目标之一的最大化满意度,考虑决策者偏好,建立基于悲观准则的偏好满意度模型,并在此基础上,兼顾考虑可信度,对满意度模型进行改进;针对Pareto最优解的选取,引入模糊集理论和概率论,运用面积补偿法将最大模糊完工时间去模糊化,便于可行解之间进行比较。最后,采用随机系列算例以及典型算例进行优化计算,计算结果验证了模型的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
钱伟康 唐红涛
实际生产过程中，机器经长时间运行后性能会有所降低，从而导致后续工件的加工时间延长。对此，本文研究一个考虑恶化效应的非置换流水车间调度问题。首先，建立一个以最大完工时间和总能耗为优化目标的混合整数线性规划模型。然后提出一种两阶段鲸鱼优化算法(two-stage whale optimization algorithm, TWOA)求解该模型。算法采用基于工件序列的编码方式，通过基于NEH启发式算法的初始化方法提高种群质量，设计一种基于“较优且最近”的引导个体和领导个体的两阶段搜索策略，同时，应用禁忌搜索机制提高局部搜索能力。最后通过仿真实验，验证算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
轩华 赵凤娟 李冰
研究了带恶化工件和缓冲区的置换流水车间调度问题，其中工件的加工时间是与开始时间有关的线性函数。假设每个工件在不同机器上有不同的恶化率，相邻机器之间的缓冲区容量有限，目标是最小化最大完成时间。针对该NP-hard问题，提出一种嵌入CDS算法和化学反应优化的混合遗传算法进行求解。首先，结合CDS算法和随机规则产生初始工件加工序列群，以改善初始工件加工序列群质量和提高工件加工序列群多样性；然后，基于工件加工位执行双亲双子单点交叉操作，应用基于反转逆序和交换的两种单点变异操作更新解；为进一步改进遗传算法解，引入化学反应优化的合成反应产生邻域解。仿真实验测试了不同规模的实例，通过与已有算法求解实例的结果进行比较，说明了所提出算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
顾文斌 王贤良 苑明海 裴凤雀
针对具有可重入环节的置换流水车间易发生堵塞、生产布局规划难等情况，受伯努利理论启发，分析了此置换流水车间的生产流程，建立基于瞬时状态概率的系统生产过程性能预测模型。首先，根据加工任务多样性和生产工艺可靠性，定义人机混合加工机器的状态表达函数以及可靠性模型，并利用瞬态跃迁描述模型中的算子去表达数学模型，建立瞬态产能模型，对置换流水车间的映射关系进行解析。其次，通过状态函数来定义并计算加工机器和缓冲区的状态，对置换流水车间进行逆向建模。最后，根据实际生产情况设置相应生产参数并进行实验仿真。仿真结果证明，该模型具备可行性，能够为实际具有可重入环节的置换流水车间中的布局优化和高效运行提供理论支撑。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
轩华 樊银格 李冰
针对每阶段包含不相关并行机的柔性流水车间调度，研究了具有缺失阶段的总加权完工时间问题。由于该问题是NP-hard的，因此，提出基于两段式编码和组合邻域策略的改进离散候鸟优化算法进行求解。基于机器和工件编号设计两段式编码，利用最短加工时间规则和随机策略获得初始候鸟种群；领飞鸟和跟飞鸟进化中引入组合邻域策略以产生邻域解，最后对最差个体设计重置机制以再次提高解的质量。针对不同规模问题，对所提算法和四种启发式算法进行仿真实验，实验结果表明改进离散候鸟优化算法得到了更高质量的满意解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马军 李薇
作业车间调度问题是一个典型的NP-HARD问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。文章采用了一种改进蚁群算法来求解作业车间调度问题。首先应用蚁群算法获得一些作业车间调度问题的较优解(调度方案);然后这些调度方案中挖掘出一些有用的调度知识;最后应用这些调度知识来辅助蚁群算法完成后续的优化过程。通过将调度知识有效地融入到蚁群算法中,使得改进蚁群算法在优化效率上大大改进。
关键词：
作业车间调度问题 蚁群算法 调度知识
[期刊] 运筹与管理
[作者]
戢守峰 罗蓉娟 孙琦 朱宝琳
为了求解物流设施二次分配问题,提出了一种混合分布估计算法(HEDA)。首先,根据QAP的距离和物流量矩阵信息,提出了一种基于假设物流中心启发式规则的种群初始化方法,用于提高初始种群的质量和算法的搜索效率;其次,针对HEDA的概率模型,提出了一种概率矩阵初始构型生成机制和扰动操作,用于提高算法的全局探索能力;最后,在分析QAP的结构性质的基础上,设计了一种基于快速评价的局部搜索策略,用于提高算法的局部开发能力。仿真计算实验和算法比较验证了HEDA的优化性能。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐红涛 刘歆 张伟 雷德明 汪开普
针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式，研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标，建立混合整数规划模型，并提出一种基于Q-learning的改进人工蜂群算法进行求解。首先，针对两阶段调度问题特点，设计了一种基于工序、工厂、机器和产品的四层编码策略。其次，提出了一种混合种群初始化方法来提高初始解的质量以及算法的收敛性能。接着设计了基于9种状态和8个动作的Q-learning算法及奖励函数，将Q-learning算法融入整个蜂群算法框架中，使其在雇佣蜂阶段自适应选择搜索方式。在观察蜂阶段，设计了四种基于关键工厂和工序的邻域结构，同时在侦查蜂阶段与精英个体进行交互来更新个体，提高了算法的局部搜索能力。最后设计拓展算例，并以不同的算法进行对比实验，证明了本文提出的基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题的有效性。
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