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[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] 工业工程与管理
[作者]
刘志勇 吕文阁 谢庆华 何明玉 杨杰 刘雄辉
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
徐逸凡 张利平 唐秋华 黄雨晨
针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。
[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。
[期刊] 物流技术
[作者]
夏田 王娜
为实现ＡＧＶ完成作业任务行驶距离最短，建立了路径调节解决冲突的模型。分析蚁群算法的突出缺陷后，应用改进蚁群算法完成对多ＡＧＶ系统的优化调度。最后以某车间内物料搬运多ＡＧＶ调度优化为实例，利用ｍＡｔｌＡｂ软件针对蚁群算法和改进蚁群算法进行实验对比，验证了改进蚁群算法在多ＡＧＶ调度优化中的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈斌 马良 刘勇
电磁场优化算法是目前一种比较新颖的群智能优化算法,其利用不同极性电磁场所产生的引斥力,使电磁粒子朝最优解移动。针对标准电磁场优化算法在求解作业车间调度问题时容易陷入局部极值点、收敛精度差等问题,提出了一种多策略引导的电磁场优化算法。算法中粒子受到三种不同来源的引斥力,在迭代过程中通过计算每种移动策略的临代电差、累计电差和综合电差来决定粒子的引导方式,并通过概率变异算法来避免陷入局部最优解。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例仿真实验,对新算法与其他算法的测试结果进行比较分析,研究表明该算法具有更高的求解精度和更快的计算速度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
裴小兵 戴毓彤
随着绿色制造的到来，在调度问题中考虑能源消耗相关的目标变得至关重要，这已经成为了当下热点研究领域。因此，本文建立以最小化最大完工时间、机器总负荷和总能量消耗为目标的柔性作业车间调度数学模型。就回溯搜索算法的缺点提出改进，该算法通过结合改变个体搜索幅度因子对变异操作进行动态控制，防止种群迭代过程中陷入局部最优，然后通过结合个体引导与随机数扰乱提出一种新的交叉算子，提高后期寻优能力，防止了算法过早收敛。最后，运用基准算例对该算法的求解性进行了验证，并与文献中其他算法从求解精度、求解多样性、求解最优值等方面进行对比，结果表明该改进算法具有优越的求解性能。最后为该问题后续研究提供了三个可行方向：考虑更多约束条件、增加局部搜索算子和考虑实例分析。
[期刊] 工业工程
[作者]
张国辉 胡一凡 孙靖贺
将加工时间、调整时间和移动时间分别作为独立时间因素考虑到柔性作业车间调度模型中,建立以最大完工时间最小、总调整时间最小、总移动时间最小为目标的考虑多时间约束的柔性作业车间调度模型,并提出改进的遗传算法求解该模型。通过测试标准数据集,并对比其他文献算法,验证了改进的遗传算法的可行性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄学文 马雪丽 曹德弼
针对在工艺设计中提供工序顺序柔性的作业车间调度问题,总结了该问题中柔性工序顺序的类型和特点,并提出了一种求解该问题的改进遗传算法。以尽可能缩短制造周期为目标,结合问题特点,改进了染色体的编码方式,在常用的基于工序顺序的编码方法上融入了基于柔性工序顺序的编码方法,并据此设计了相应的交叉、变异等操作,防止遗传过程中不可行解的产生,避免染色体修复,提高求解效率。最后以MATLAB为工具用某轴承公司的实际生产数据对该算法进行了仿真。通过与不考虑工序顺序柔性的作业车间调度问题遗传算法求解结果进行对比,证明了该算法可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张岳峰 何建敏 孙艳 刘向东
在研究应急资源调度问题时常常需要考虑到多种不同的因数,其中路径时间的不确定性直接影响着应急活动的置信度和执行率。文章根据交通工具在道路上行驶的实际情况,采用正态分布的随机数对时间不确定性进行了描述,并设计时间满意度函数将调度时间最短问题转化为时间满意度最大问题;在此基础上加入路径费用最小的目标,建立了多目标的应急资源调度优化模型。采用改进后的蚁群算法对该模型进行求解,得到了问题的非劣解集并借助TOPSIS方法选取最优方案;最后通过算例对模型和算法进行了验证。
关键词：
应急调度 蚁群算法 TOPSIS
[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] 运筹与管理
[作者]
张国辉
针对柔性作业车间调度完工时间最小问题，提出一种结合ＤＢＲ（鼓－缓冲器－绳子）理论和改进遗传算法的方法。在问题初始化时，建立瓶颈机器识别机制改善初始化方法，提高初始解的质量；在运算过程中依据关键路径建立瓶颈机器的识别机制和调度策略。为了更好保留每代中的优良解，采用外部精英库对优良解进行解保留。运用提出的算法求解基准测试问题，实验结果验证了算法的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘琼 张超勇 饶运清 邵新宇
柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在多台机器中的任意一台上加工。针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,并设计一种初始解产生机制和两种有效的交叉和变异操作。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计了精英解保留策略和子代产生模式结合的改进遗传算法应用于该调度问题。最后运用提出的算法求解基准测试问题验证算法的有效性。
[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。
[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。
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