可重构制造系统的车间作业调度策略

提出了一种实用的分层调度策略 ,通过对制造系统组织的重构 ,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的次优调度方案 .该策略分 3个阶段 :首先 ,采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案 ,该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题 ,通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型 ;然后 ,对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元 ,旨在使制造单元内的生产设备间物流传送 (由自动导航小车承担 )费用最小 ;最后 ,通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案 .通过数值仿真分析 ,该策略能针对快速变化的产品需求 ,有效地重构生产制造系统 ,产生次优的调度方案 .     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

A discrete artificial bee colony algorithm for the multi-objective flexible job-shop scheduling problem with maintenance activities

This paper presents a novel discrete artificial bee colony (DABC) algorithm for solving the multi-objective flexible job shop scheduling problem with maintenance activities. Performance criteria considered are the maximum completion time so called makespan, the total workload of machines and the workload of the critical machine. Unlike the original ABC algorithm, the proposed DABC algorithm presents a unique solution representation where a food source is represented by two discrete vectors and tabu search (TS) is applied to each food source to generate neighboring food sources for the employed bees, onlooker bees, and scout bees. An efficient initialization scheme is introduced to construct the initial population with a certain level of quality and diversity. A self-adaptive strategy is adopted to enable the DABC algorithm with learning ability for producing neighboring solutions in different promising regions whereas an external Pareto archive set is designed to record the non-dominated solutions found so far. Furthermore, a novel decoding method is also presented to tackle maintenance activities in schedules generated. The proposed DABC algorithm is tested on a set of the well-known benchmark instances from the existing literature. Through a detailed analysis of experimental results, the highly effective and efficient performance of the proposed DABC algorithm is shown against the best performing algorithms from the literature.     

面向绿色智能制造的高维多目标动态作业车间调度优化

在当前环境问题日益严峻情况下,绿色智能制造受到广泛关注。在动态柔性作业车间基础上考虑不同机器状态下的能耗情况、机器使用节能方法,构建以极小化总能耗、最大完工时间、机器总负荷和产品质量稳定性为目标的高维多目标绿色动态柔性作业车间调度模型,并设计改进的灰狼优化IMOGWO算法求解该问题。首先,采用反向学习初始化种群策略,以扩大种群多样性;然后,依据多目标问题和标准GWO算法的特点提出多级官员领导机制,并引入POX交叉和逆序变异算子;最后,改进精英保留策略用于多目标优化算法。为证明算法的有效性,设计两组仿真实验分别对三种算法进行比较。实验结果表明,运用本文改进的IMOGWO算法求解多目标问题有更好的收敛性和分布性。     

Optimal makespan schedule for three jobs on two machines

This paper deals with the problem of scheduling three jobs on two machines in order to minimize the makespan, when operation preemptions are forbidden and routes are fixed and may vary per job. It is shown that this problem can be solved by anO(r ⁴) algorithm, wherer is the maximal number of operations per job. Supported by Belarussian Fundamental Research Found, Project Φ60–242, and Deutsche Forschungsgemeinschaft, Project ScheMA     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

作业车间批量调度策略研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一,在实际生产中具有广泛应用。调度的目的是使完工时间最小化。本文针对实际的具有批量调度问题,分析并比较了几种调度策略。采用遗传算法进行求解,针对作业车间调度问题使用了一种单亲移位算子进行交叉和变异以避免不可行解的产生。最后给出了这些调度策略的仿真实例,结果表明,使用不同的调度策略将得到不同的优化结果,为实际的生产提供一定的指导作用。     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

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.