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[期刊] 运筹与管理
[作者]
董海 徐晓鹏
针对柔性作业车间生产中机器和工序柔性与多能工的存在建立模型,并提出一种整数编码方案和设一种基于Pareto解集的离散回溯搜索算法进行求解。首先,采用精英化历史种群的方法提升历史种群引导当前种群进化的能力;其次,在交叉变异步骤用遗传交叉算子替代回溯搜索算法原有结构;再次,为保留更多较优解到当前种群,结合快速非支配排序方法更新当前种群;最后,求解数值实例,与多种智能算法进行对比,验证算法的可行性和有效性。
[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]
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] 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] 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
[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] 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]
米恬怡 唐秋华 成丽新 张利平
针对柔性作业车间调度问题，以完工时间最小化为目标，提出一种融合强化学习的变邻域搜索算法，以提升算法求解性能。基于皮尔逊相关性分析，提炼出工序加工时长这一关键特征，设计一种优先考虑加工时长的邻域结构，以精炼搜索空间。基于强化学习，设计算法进化状态集、关键参数动作集和奖励机制；提出改进的ε-贪婪策略来选择动作，随着ε取值的自适应变化，算法前期倾向于探索新解，后期注重利用邻域解；最终构建起算法状态与算法参数的关联关系，实现了算法参数的自适应选择。实验表明所提算法利用强化学习动态调整算法参数，在解的寻优能力和稳定程度上更具优势。
[期刊] 工业工程
[作者]
李明辉 石宇强 石小秋 李佳
燃气轮机生产属于典型的离散型制造，其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战，导致企业生产效率低下，不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作，常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢，易陷入局部最优。本文构建以最小化最大完工时间为目标的燃气轮机制造车间调度数学模型，提出一种离散型改进多种群混合和声搜索算法进行求解。结合和声搜索算法与变邻域搜索算法的优点，采用基于工序的编码方式进行编码，在种群更新部分引入模拟退火的Metropolis接受准则，提高种群多样性；提出自适应的记忆库保留概率和音调调节率来调节参数，以提高算法的全局寻优能力；加入变邻域搜索以提高算法的收敛速度。通过性能测试及实例验证表明，相较于已有算法，所提算法具有更好的性能。
[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] 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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