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[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] 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]
张惠煜 王松龄 陈庆新 毛宁
针对柔性作业车间中物料搬运系统的AGV数量配置问题，以最小化AGV购置成本为目标，建立具有系统产出率和生产周期双重约束的优化模型。由于该优化问题是一个随机非线性的整数规划问题，且约束条件无法用决策变量的封闭形式表示，为此，提出一种基于仿真的粒子群优化算法求解该问题。针对具有随机批量运输特征的柔性作业车间，基于离散事件仿真平台构建系统的性能估算模型，提出一种嵌入仿真模型的粒子群优化算法求解AGV数量配置的优化方案。通过仿真算例实验以及不同优化方法对比，对比结果显示，该方法较其他算法在优化结果的优越性和稳定性上分别平均提高了8%和8.9%。分析实际应用案例确定了优化的配置方案，结果验证了所提方法的有效性，具有实际应用价值。
[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
[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]
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
[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] 工业工程与管理
[作者]
李航 章旸 叶鸿庆 曲子灵 刘冉
随着制造环境复杂化,生产过程对任务调度的要求也日益提高。如何对多种类、可分批的生产任务加以调度是关键问题之一。生产中通常应用批量流调度方法,即将待加工工件按一定方法分为若干子批,并可进行针对每个子批单独的调度以提高生产效率。同时随着柔性生产线的应用,生产换模时间也越来越多地被作为考虑因素进行研究。本文以生产多种类、分批生产并考虑换模时间的流水生产线为研究对象,对其作业调度问题进行研究,建立了该问题的混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行问题求解,数值实验证明了方法有效性。
[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]
李新云 袁翔东 任卫斌
构建了小批量生产模式下的工序质量相似性分析方法,证明工序质量相似的零件可以合并形成大批量样本,并通过基于二级相似元特征值的零件族划分编码方案,以及适用该划分方案的公差系数数据转换方法,使得SPC在多品种小批量生产模式下的热表车间得以应用。
[期刊] 工业工程
[作者]
李峥峰 于小忠 张国辉 崔陆军
通过研究生产过程时间,重新细分和定义等待时间,建立包括运输时间、调整时间、故障时间、等待时间、加工时间在内的柔性作业车间生产过程的时间模型,研究了柔性作业车间调度优化问题并设计了混合遗传算法的求解算法。最后,采用经典柔性作业车间调度用例,验证和对比了柔性作业车间调度的结果。结果表明,基于生产过程时间模型研究柔性作业车间调度问题,其优化性能有较好的改进,具有更好的实际应用价值。
[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] 运筹与管理
[作者]
蒙秋男 白雪 赵聪
在两阶段混流无等待流水装配环境下,为解决任务组批生产导致的订单按期交付能力弱,以及产品需求与部件供应无法准确衔接的问题,以最小化在制品库存成本和产品提前拖期惩罚为目标,建立了两阶段批次批量生产计划数学模型。设计了双目标蚁群求解算法,构造了每只蚂蚁对不同目标的偏重算子,以及基于批次的可行解生成方法和信息素更新机制,提高了解的局部和全局搜索能力。通过与NSGA-II进行对比,验证了本算法在同等时间内计算精度优于后者,为提高两阶段多条生产线组批生产计划的可执行性提供方法支持。
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