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[期刊] 工业工程  [作者] 帅旗  姚锡凡  
对柔性作业调度问题,提出了一种启发性规则的改进遗传求解方法,此方法从启发性规则出发产生初始调度解。通过对初始调度解进行比较而产生初始种群。对初始种群通过启发规则的改进遗传算法进行优化计算,对染色体进行交叉、变异、交换和选择操作,应用启发式规则搜索关键工序并提高关键工序的交换、变异操作概率,在变异操作中利用启发式规则对变异过程加以引导,从而得到优化解。将此方法运用于一系列典型柔性调度问题进行了实验求解,并将求解结果与其他的计算方法进行了比较,表明此方法能提高求解效率,适合复杂的柔性作业调度问题求解。
[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] 工业工程  [作者] 苏春  王大侠  
偏柔性作业车间调度是生产管理中的重要问题。由于模型和计算的复杂性,传统优化方法往往难以得到最优解。采用改进遗传算法求解偏柔性作业车间的调度问题,设计相应的编码方法,利用所生成的染色体以及通过遗传操作得到的染色体生成可行的调度方案。基于工序串和机器串的编码方法,采用精英解保留策略、轮盘赌选择策略和基于划分集的交叉策略,提出基于均匀分布试验的变异法则,引入贪婪式解码方法对偏柔性作业车间调度进行求解。实例仿真表明,该算法在求解偏柔性作业车间调度方面具有良好的效率和优越性。
[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] 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。
[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] 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] 黄学文  张晓彤  孙榕  李冠雄  
针对具有工艺路径柔性的车间调度问题,提出基于OR子图和子路径的工艺路径柔性描述方法,该描述方法形式简单且允许OR子图多层嵌套。以此为基础,设计了基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法,并采用以工艺路径编码、机器编码和工件调度编码为基础的三维染色体编码策略,其中,工艺路径编码和机器编码分别通过最大子路径数量和最大机器数量随机产生,其优势在于任意染色体均表示可行解,并可以使用简单的交叉算子和变异算子实现遗传操作且其后代亦为可行解。最后通过实验证明了算法的优化能力。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄敏镁  罗荣桂  
文章提出了柔性资源约束流水车间调度(FRCFS)问题的假设条件,分析了问题求解的复杂性。针对FRCFS问题的强NP-难特性,提出了由基于混合遗传算法的作业调度模块、基于优先规则的工序开始时间决策模块和基于关键工序的柔性资源分配模块3部分组成的求解问题的改进算法(MA)。计算机仿真实验的结果验证了MA算法求解FRCFS问题的有效性和鲁棒性;表明MA算法与其他启发式算法相比,求解的精度更高、质量更好;同时说明了考虑资源柔性的条件下对流水车间进行调度能很好地提高流水车间生产系统的绩效。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 轩华   蔡舒跃   李冰  
研究了在实际工业生产广泛出现的含恶化效应和多时间约束的柔性作业车间调度,考虑机器间的运输时间以及工件到达时间,以最优化最大完工时间为目标建立了整数规划模型,提出一种改进遗传禁忌算法进行求解。该算法采用了基于工序和机器的区段链编码以及基于恶化效应和时间约束等问题特征的左移插入式主动解码;为提高种群多样性,引入反向学习规则和修正NEH启发式生成初始区段集,进而根据工序区段和机器区段提出基于工件号的IPOX、基于机器位的IMPX的混合交叉操作以及基于基因位的组合变异操作以更新区段链;为提高遗传算法的搜索能力,设计了嵌入工件插入/交换邻域解移动规则的禁忌搜索。最后,仿真实验对比了所提算法与CPLEX和一些现有算法,结果说明了所提出的改进遗传禁忌算法的有效性。
[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] 物流技术  [作者] 胡宝芳  
提出了一种基于改进GA算法的云配送中多配送中心车辆调度算法,建立算法模型车辆可在配送中心任意停靠,以实现车辆的高度共享,基于这种算法模型提出新的编码、交叉和变异方案,在算法的适应度函数中引入了用户的期望响应时间和客户优先级,使算法可以更快收敛。仿真实验证明,该算法比传统AGA算法的收敛速度更快;通过对该算法选取不同的交叉算子和变异算子组合,发现该算法在次序交叉算子和交换变异算子的组合下达到最佳迭代次数。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 马咏  何正文  江波  王能民  
在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。
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