多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法

针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。     

一种适用于紧急事件调度的启发式项目调度新方法

针对紧急事件调度的紧迫性特点,为了快速准确制定响应方案,建立了一种基于资源约束的启发式项目调度方法.为了确定方案执行过程中的关键任务,将该方法与关键链方法相结合确定最终的调度方案.首先,在不考虑资源约束的条件下,制定了任务的最早及最晚开始时间计算方法,用来确定项目的初始关键链;然后,利用资源受限项目调度模型,通过制定的启发式规则确定资源约束下的关键链;最后,利用根方差法确定关键链中输入缓冲区的容量.同时,以海上救援紧急作业调度为例对算法进行了测试,并将该算法与现有的多种启发式规则进行了比较.结果表明,本算法能生成更好的调度方案,更适用于紧急事件调度.     

基于免疫遗传算法的多模式资源受限养护工程调度问题研究

公路养护工程项目调度通常会受现场资源与施工工期的限制,针对基本遗传算法不能有效解决多模式资源受限养护工程调度问题（MRCPSP）,将生物免疫系统中抗体多样性的维持机制应用到养护工程调度管理,构建一种采用双链表结构编码方式（随机优先权值链表和模式链表）、串行调度生成机制解码方式的免疫遗传算法,通过选择、交叉、变异和记忆库更新算子进行全局搜索确定较优项目调度方案.运用PSPLIB问题库中的基准问题对该算法进行验证,以证明该算法的可行性和有效性.     

网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

考虑成本的资源受限多项目优化调度研究

文章针对资源受限多项目优化调度问题,考虑到多项目调度过程中发生的成本,提出一种综合考虑多项目延迟成本、可更新资源闲置成本和可更新资源转场成本的多项目优化调度模型。该模型理论上实现了多项目在成本目标最小情况下的优化调度方案,设计混合蚁群算法对该模型进行求解,通过实例验证了模型的有效性,结果证明对实际调度有指导意义。     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化

多项目多资源项目进度计划是一个NP难问题。应用关键链思想与方法,分析建立了一种多项目多资源进度计划模型。设计了基于混合遗传和禁忌搜索算法的模型求解算法。对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作以及禁忌搜索算法的相关操作进行了讨论;并通过实例的求解,验证了关键链方法在研究多资源约束多项目问题上的有效性,以及混合遗传和禁忌搜索算法在求解该问题上的可行性。     

基于带随机网络的多种群粒子群优化算法求解多资源受限柔性作业车间调度问题

多资源受限柔性作业车间调度问题(MRC-FJSP,multi-resource constrained flexible job shop scheduling problem)是一类复杂的组合优化问题。针对以最小化最大完工时间为目标的MRC-FJSP,提出了一种带随机网络的多种群粒子群优化算法(MPSO-RDnet, multi-population particle swarm optimization algorithm with random network)。首先,设计了一种半主动解码和基于启发式规则解码相结合的新型解码方式,对原有解空间进行有效裁剪。其次,提出了基于关键路径的两种邻域结构,提高算法局部搜索能力;引入了基于随机网络的多种群策略,提高算法全局搜索能力;提出了面向算法搜索停滞问题的重新初始化策略,增强算法的鲁棒性。最后,采用MRC-FJSP基准算例SFTSP进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题建模与优化

针对实际生产系统中人力资源以排班的形式进行生产活动的情况,提出考虑人力资源排班的资源受限项目调度问题,以最小化项目工期为目标建立了问题的数学模型.由于串行调度在传统任务列表编码对应的解空间下难以获得较优解,本文借鉴车间调度中析取弧的概念,提出了一种改进任务列表编码方式,通过在任务之间添加析取弧的方式扩大算法的搜索范围.此外,为提升遗传算法的局部搜索能力,在改进任务列表编码基础上设计分支定界搜索框架,对遗传算法得到的染色体进行分段深度搜索,并设计支配规则降低算法计算时间.结果表明:内嵌分支定界搜索框架的遗传算法能够提高求解质量,而设计的支配规则能有效降低算法的运算时间.     

考虑生产效率与工艺的资源受限项目调度问题

多模式资源受限项目调度问题(MRCPSP)是建设项目进度优化问题的重要数学模型。但传统的MRCPSP模型难以同时表征工序时长、成本与资源需求之间的多种关系。为了解决这一问题,该文提出了一种MRCPSP模型,并利用约束规划(CP)对算例进行了求解。该问题模型通过定义生产力函数以及各工序对各类资源总需求的组合表征工序时长、成本以及资源需求之间的关系。经验证,该模型可以模拟施工过程中生产力变化的情况,并允许在优化求解时考虑工艺选择对结果的影响,相比传统的MRCPSP模型,求解结果有更明确的工程含义,具有实际应用价值。     

Fuzzy resource-constrained project scheduling problem for software development

This paper presents a new method to solve the resource-constrained project scheduling problem for software development. In this method,activity duration times are described as fuzzy variables and resource-constrained software project scheduling problems are described as fuzzy programming models. First,how to model the software project scheduling problem under the fuzzy environment conditions is proposed. Second,in order to satisfy the different requirements of decision-making,two novel fuzzy project schedul...     

一种实用的启发式资源平衡优化算法的改进

资源平衡优化问题即资源有限项目调度问题,是一个NP难问题,现在商用项目管理软件系统中的资源平衡优化问题多采用基于优先规则的启发式算法.通过定义一个新的作业集合和一个巧妙的修改动态参数的方法,使算法在实现上极大地减少了调度时间,进一步增强了启发式算法的实用性.     

混合流水车间调度模型及其遗传算法

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析.     

基于工作流的资源受限项目调度研究

为了解决项目调度模型难以事先建立,或者所建立的模型不能反映项目中过程动态变化的问题,在基于有向图的工作流模型基础上,利用工作流时间管理和资源管理方法,研究了从工作流系统运行时所管理的多个过程实例中动态获取项目调度模型的方法。在此基础上引入了基于规则的调度策略对所得到的项目模型进行调度,调度时充分考虑了模型的全局性和算法的时间可行性。研究成果在所开发的工作流管理原型系统Cimflow中进行了应用。     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

免疫遗传算法在柔性Job-shop调度问题中的应用

借鉴生物免疫机理提出了一种求解柔性Job-shop车间调度问题的免疫遗传算法．仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了遗传算法（GA）对全局最优解的搜索能力和收敛速度,这将使遗传算法在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景．     

基于遗传算法的可重入钢管生产优化调度

在可重入冷拔无缝钢管生产的计划和调度中,根据四个条件对工件进行组批,通过规则假设把组批后的批钢管看作单个加工工件,建立以最后完工时间、交货期满意度和机器总负荷为目标的多目标组批排序优化模型,设定其约束条件,采用基于Pareto的混合遗传算法对模型进行优化求解.通过算例证明该模型的有效性和合理性.     

A genetic algorithm for the flowshop scheduling problem

The flowshop scheduling problem is NP complete. To solve it by genetic algorithm, an efficient crossover operator is designed. Compared with another crossover operator, this one often finds a better solution within the same time. Supported by the National Natural Science Foundation of China and 863 High Technology Project of China Qi Yuesheng: born in 1967, Ph. D.