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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法 被引量：2
1
作者 王亮 顾益铭 刘世亮 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期101-109,共9页
针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练... 针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练策略来更新神经网络参数。实验结果表明,所提GRL算法在不同规模订单、工序复杂程度和机器选择柔性下表现出较低的最长完工时间和较小的案例参数敏感性。将小规则案例下训练的网络泛化至大规模案例,体现相对优先调度规则较好且稳定的求解质量。研究成果为项目式教学提供典型的人工智能应用案例。 展开更多
关键词 强化学习 图神经网络 模仿学习 柔性作业车间调度
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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题 被引量：1
2
作者 杨丹 舒先涛 +3 位作者 余震 鲁光涛 纪松霖 王家兵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期10-16,共7页
随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车... 随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3%,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0%和15.4%,进一步提升车间的生产制造效率。 展开更多
关键词 深度强化学习 D3QN算法 工件随机抵达 柔性作业车间调度 动态调度
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量：1
3
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究 被引量：1
4
作者 王婷 于颖 赵曜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期219-225,231,共8页
降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling pro... 降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling problem,GFJSP),提出了一种改进的多目标基因表达式编程(multi-objective gene expression programming,MOGEP)算法,并建立起以最大完工时间和总能耗为优化目标的数学模型。针对GFJSP的特点和MOGEP算法的求解方式,设计了用于车间调度问题的个体评价机制;针对算法特殊的基因构造形式,设计了基于K-表达式的变异操作和重组操作;提出了基于个体的自适应遗传算子,能够动态地调整遗传操作的概率;在MOGEP框架中融入了具有5层邻域结构的禁忌搜索策略,避免算法过早陷入局部最优。通过仿真对比实验证明,改进MOGEP算法在兼顾解的分布性的同时增强了全局收敛能力,具有更高的探索效率;且其生成的调度规则能够有效优化完工时间和生产能耗,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 多目标基因表达式编程 个体评价机制 自适应遗传算子 禁忌搜索策略
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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
5
作者 李益兵 曹岩 +3 位作者 郭钧 王磊 李西兴 孙利波 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期280-293,共14页
针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首... 针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首先将该问题转化为马尔可夫决策过程,基于此设计了一个结合离线训练与在线调度的用于求解PPCFJSP的调度框架。然后设计了一种基于优先级经验重放的双重决斗深度Q网络(D3QNPER)算法,并设计了一种引入噪声的ε-贪婪递减策略,提高了算法收敛速度,进一步提高了求解能力和求解结果的稳定性。最后开展实验与算法对比研究,验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 马尔可夫决策过程 深度强化学习 峰值功率受限
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考虑有限AGV运输资源的柔性作业车间调度研究
6
作者 张国辉 蔡翌豪 +2 位作者 李志霄 郭胜会 张海军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第8期1811-1823,共13页
针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型... 针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型构建三段式编码方案,设计三种初始化规则提高初始种群的质量和多样性。结合关键路径,提出一种改进的变邻域搜索以增强算法的局部搜索能力。实验部分采用多种评价指标与其他算法进行对比,实验结果表明:在不同规模标准测试算例和航空企业实际生产案例下,所提算法均能有效求解有限AGV运输资源的集成调度问题。同时分析不同AGV数量下集成调度模型的有效性,得出柔性作业车间中AGV数量符合边际效应递减规律的结论,为实际制造车间配置AGV提供了参考。 展开更多
关键词 有限运输资源 改进的非支配排序遗传算法 柔性作业车间调度问题 自动导引车
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
7
作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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基于改进蛇优化算法的柔性作业车间调度研究
8
作者 朱敏 王岩 +1 位作者 卞京 卢宇涵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期12-19,共8页
针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使... 针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出了一种改进蛇优化(Improved Snake Optimization,ISO)算法。该算法对蛇优化算法进行研究,使用两段式编码替代原算法的实数编码,使得改进后的蛇优化算法可以在离散空间中对蛇个体的位置进行更新。此外,针对原算法中初始种群质量较低的问题,采用GLR策略平衡机器加工负荷,以提高算法的初始化质量。并针对原算法中蛇个体的位置变化与交互机制,在保留原有蛇群演化的基础上使用2个操作算子对其进行重新设计。最后,使用正交实验分析算法参数,并对车间的15个基准算例和1个案例进行仿真和对比,验证了所提算法求解该问题的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 离散优化问题 改进蛇优化算法
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基于深度强化学习的离散状态转移算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：1
9
作者 朱家政 王聪 +2 位作者 李新凯 董颖超 张宏立 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1385-1394,共10页
柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到... 柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到FJSP需要同时对工序排序、机器分配同时进行调度安排,结合工序编码和机器编码,设计了一种能够充分表达当前调度问题的状态特征;针对工序排序、机器分配设计了多种基于关键路径的搜索操作;通过强化学习的训练,能够有效地引导智能体选择正确的搜索操作优化当前的调度序列。通过基于不同数据集的仿真实验,验证了算法各环节的有效性,同时在相同算例上以最小化最大完工时间为对比指标与现有算法进行了比较,对比结果表明了所提算法能够在多数算例上以更短的完工时间对算例完成求解,有效地求解了柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 离散状态转移算法 近端策略优化算法 柔性作业车间调度
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基于卷积金字塔网络的PPO算法求解作业车间调度问题 被引量：1
10
作者 徐帅 李艳武 +1 位作者 谢辉 牛晓伟 《现代制造工程》 北大核心 2025年第3期19-30,共12页
作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网... 作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)调度方法。设计了一种三通道状态表示方法,选取16种启发式调度规则作为动作空间,将奖励函数等价为最小化机器总空闲时间。为使训练得到的调度策略能够处理不同规模的调度算例,在卷积神经网络中使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),将不同维度的特征矩阵转化为固定长度的特征向量。在公开OR-Library的42个作业车间调度(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)算例上进行了计算实验。仿真实验结果表明,该算法优于单一启发式调度规则和遗传算法,在大部分算例中取得了比现有深度强化学习算法更好的结果,且平均完工时间最小。 展开更多
关键词 深度强化学习 作业车间调度 卷积神经网络 近端策略优化 空间金字塔池化
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面向多目标动态作业车间调度的强化学习决策算法研究 被引量：1
11
作者 张宁宁 万卫兵 +1 位作者 张梦晓 赵宇明 《现代制造工程》 北大核心 2025年第7期20-30,19,共12页
为求解多目标动态作业车间调度问题,在调度环境规模可变的情况下满足制造车间的实时调度需求,提出一种将近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)与GoogLeNet结合的方法即GLN-PPO。使用多维矩阵构造调度问题的状态空间,设计基... 为求解多目标动态作业车间调度问题,在调度环境规模可变的情况下满足制造车间的实时调度需求,提出一种将近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)与GoogLeNet结合的方法即GLN-PPO。使用多维矩阵构造调度问题的状态空间,设计基于多种优先级规则的动作空间以及多目标奖励函数。为验证所提算法的有效性,分别在基于公共算例的静态公共环境、基于实际算例的静态实际环境和动态实际环境中训练并测试算法的性能。实验结果表明,与遗传算法相比,GLN-PPO能够提供高质量调度结果,满足企业的实时调度要求并且能够灵活应对规模可变的调度环境。 展开更多
关键词 深度强化学习 作业车间调度 GoogLeNet 近端策略优化
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柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法 被引量：1
12
作者 卢超 肖洋 +1 位作者 张彪 高亮 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期49-59,共11页
针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未... 针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未经训练的大规模问题和基准数据集上保持了不错的性能。在2种人造分布的4个未训练大规模问题上取得了更好的性能表现。相较于精确方法和元启发式方法,对于计算量较大的问题实例,能快速地获得质量不错的解。同时算法可以适应不同的数据分布的柔性作业车间调度问题,具有较快收敛速度和较好泛化能力。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 深度强化学习 课程学习
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基于图结构扩散模型的作业车间调度问题求解
13
作者 余克雄 何鸿君 +3 位作者 易任娇 赵航 徐凯 朱晨阳 《图学学报》 北大核心 2025年第5期1144-1151,共8页
作业车间调度问题(JSSP)是经典的离线组合优化问题,广泛应用于工厂排产,物流配送等领域。作为NP-hard问题,其求解复杂度随作业和机器数量呈指数级增长。然而,传统的精确算法难以应对大规模实例,而现有的启发式和深度学习方法大多未能充... 作业车间调度问题(JSSP)是经典的离线组合优化问题,广泛应用于工厂排产,物流配送等领域。作为NP-hard问题,其求解复杂度随作业和机器数量呈指数级增长。然而,传统的精确算法难以应对大规模实例,而现有的启发式和深度学习方法大多未能充分挖掘问题的全局信息,且通常仅能提供单一分布的解,难以满足组合优化问题的多解性。针对这一局限,提出了一种基于扩散概率模型的全局信息预测方法。首先,结合作业车间调度问题的特征和求解约束对扩散概率模型进行迁移,以预测表征最优解分布的概率图。随后,基于概率图的引导进行约束求解与局部搜索优化,充分发挥扩散概率模型的多模态生成优势与对全局信息的编码能力,从而获得符合问题约束的高质量调度方案。为进一步提升算法的求解效率,在国产深度学习框架Jittor上进行了迁移与重构,基于Jittor构建出一套高效的作业车间调度问题求解管线,并在网络推理速度上相较于Pytorch实现了最高40%的推理速度提升。在主流数据集上的实验结果表明,该方法在各类问题规模下均表现优异,取得了最佳的求解质量。据悉,这是首个基于扩散概率模型的作业车间调度问题求解器。 展开更多
关键词 作业车间调度问题 扩散概率模型 图神经网络 组合优化 Jittor
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基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间调度
14
作者 夏兴华 金佳呈 +1 位作者 洪铁懿 韩忠华 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1857-1864,共8页
为了更好地求解柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立该问题的数学模型,并对灰狼优化算法进行了改进。首先,提出了新的个体位置更新公式,减少头狼对灰狼种群的引导性;其次,因线性收敛因子不能充分开发灰狼优化算法的性... 为了更好地求解柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立该问题的数学模型,并对灰狼优化算法进行了改进。首先,提出了新的个体位置更新公式,减少头狼对灰狼种群的引导性;其次,因线性收敛因子不能充分开发灰狼优化算法的性能,引入非线性收敛因子提高其前期全局探索能力和后期局部开发能力;再次,为了解决灰狼算法中最优个体引导性过强的问题,提出了两种邻域探索策略,使部分个体可以进行自我探索,关键个体可以进行机器变异,以减少完工时间;最后,提出了结合汉明(Hamming)距离的精英解更新机制。实验结果表明,所提改进策略均是有效的,改进后的灰狼优化算法可以更好地求解柔性作业车间调度问题,提高车间的生产效率。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 非线性收敛因子 灰狼优化算法 邻域探索 Hamming更新策略
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考虑自动导引车充电的多目标作业车间调度问题
15
作者 张博涵 车阿大 左天帅 《运筹与管理》 北大核心 2025年第7期32-39,I0009-I0013,共13页
为提高自动导引车在制造系统中的利用效率,本文研究了考虑自动导引车充电的多目标作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间和总电量消耗为目标的混合整数线性规划模型,并开发了一种基于分解和动态计算资源分配的多目标进化算法。... 为提高自动导引车在制造系统中的利用效率,本文研究了考虑自动导引车充电的多目标作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间和总电量消耗为目标的混合整数线性规划模型,并开发了一种基于分解和动态计算资源分配的多目标进化算法。该算法通过工序和自动导引车的两段式编码方式来表示解,设计了基于优先权值的插入式生成法以及两种启发式规则来生成高质量解,并提出了动态充电调整策略以解决自动导引车过度充电的问题。此外,为实现个体间信息共享和优势互补并提升种群多样性和收敛性的目的,本文提出了基于计算资源的选择操作、基于多个体的交叉操作、基于局部搜索的变异操作,并引入了动态计算资源分配策略以加快算法的计算速度和收敛速度。实验结果表明了所提算法的高效性和优越性。 展开更多
关键词 作业车间调度 多目标 自动导引车 动态充电 进化操作
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考虑能耗的分布式柔性作业车间调度问题研究 被引量：1
16
作者 李岳威 宋李俊 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期157-165,共9页
针对分布式装配车间的柔性作业车间调度问题(distributed assembly flexible job-shop scheduling problem,DAFJSP),构建了以最小化最大完工时间、车间能耗和机器总负载为优化目标的DAFJSP数学模型。为求解DAFJSP模型,提出了一种改进的... 针对分布式装配车间的柔性作业车间调度问题(distributed assembly flexible job-shop scheduling problem,DAFJSP),构建了以最小化最大完工时间、车间能耗和机器总负载为优化目标的DAFJSP数学模型。为求解DAFJSP模型,提出了一种改进的启发式算法(improving gold rushing optimization algorithm,IGROA),该算法以改进的淘金算法为全局搜索组件,多种领域搜索算子为局部搜索组件。首先,设计3种领域搜索算子,对Pareto前沿个体进行领域搜索,提高了种群的多样性与收敛速度;其次,在种群选择中提出一种结合模拟退火算法的竞标赛选择方式,提高了全局寻优能力;最后,基于Kacem、MK等算例进行算法验证,证明了算法的优越性。 展开更多
关键词 淘金算法 邻域搜索算子 分布式装配柔性作业车间调度 多目标优化 能耗
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基于多群体禁忌蜂群算法的柔性作业车间调度
17
作者 卢法凯 田野 蔡雨轩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期36-40,共5页
针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种... 针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种群的多样性;雇佣蜂阶段提出两种不同的交叉算子,分别应用在工序编码和机器编码中,指导种群进化方向;跟随蜂阶段将禁忌列表添加到关键路径移动局部搜索策略中,更加符合实际调度问题的执行特点;侦察蜂阶段提出双侦察群体,以不同的方式进行初始化,避免陷入局部最优等问题;最后在Brandimarte数据集上与其它算法进行测试对比,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 柔性作业车间调度问题 多群体侦察策略 禁忌搜索
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改进PPO算法求解柔性作业车间调度问题
18
作者 吴昊泽 李艳武 谢辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2894-2904,共11页
柔性作业车间需要提高调度效率,缩短生产周期。为此以最小化最大完工时间为目标,采用机器选择和工件工序调整两种调度策略,建立混合整数规划模型,并提出了一种基于策略和图神经网络的深度强化学习算法来求解。该算法利用图神经网络获取... 柔性作业车间需要提高调度效率,缩短生产周期。为此以最小化最大完工时间为目标,采用机器选择和工件工序调整两种调度策略,建立混合整数规划模型,并提出了一种基于策略和图神经网络的深度强化学习算法来求解。该算法利用图神经网络获取和分析析取图的信息,为强化学习提供决策依据;提出了使用多近端策略优化和多指针图网络学习作业操作动作策略和机器动作策略,设计两个编码器-解码器定义两个动作策略,并将图神经网络嵌入到局部状态,增强局部搜索能力。实验结果表明所提出的算法在求解性能和泛化能力方面显著优于对比算法。 展开更多
关键词 深度强化学习 柔性作业车间调度问题 析取图 图神经网络 多近端策略优化算法
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考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度研究
19
作者 路鑫 鲁聪 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期166-179,共14页
提出一种考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度(fuzzy flexible assembly job shop scheduling considering assembly sequence variationunder dual resource constraints,FFAJSS-ASVDRC)方法,以实现在双资源约束(... 提出一种考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度(fuzzy flexible assembly job shop scheduling considering assembly sequence variationunder dual resource constraints,FFAJSS-ASVDRC)方法,以实现在双资源约束(包含机器与工人)和操作时间不确定条件下零件加工序列与装配序列的同步优化。通过分析FFAJSS-ASVDRC问题,建立了以最小化总生产完成时间、总库存时间和总花费为目标的数学模型。为合理安排加工与装配工序,分配机器、装配工位和工人,设计了一种3层分段混合染色体结构,提出基于Q-Learning的遗传算法(QLearning based genetic algorithm,QLGA),实现染色体交叉范围的自适应调整,以提高所获取非支配解的质量。通过案例研究,证明了所提出的基于QLGA在求解FFAJSS-ASVDRC时的有效性、优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 柔性装配作业车间调度 双资源约束 装配序列 Q-LEARNING NSGA-Ⅱ
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考虑装配序列变化与AGV运输的装配作业车间调度
20
作者 路鑫 鲁聪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第8期192-200,共9页
针对现有柔性装配作业车间调度中,未考虑零件装配序列的变化以及此种变化所造成的生产过程中加工序列和装配序列交互影响的问题,提出了一种考虑装配序列变化与AGV运输时间的柔性装配作业车间调度(FAJSS-ASVTT)方法,以实现零件加工序列... 针对现有柔性装配作业车间调度中,未考虑零件装配序列的变化以及此种变化所造成的生产过程中加工序列和装配序列交互影响的问题,提出了一种考虑装配序列变化与AGV运输时间的柔性装配作业车间调度(FAJSS-ASVTT)方法,以实现零件加工序列与装配序列的同步优化。针对FAJSS-ASVTT问题,建立了以最小化总生产完成时间、总库存时间和总花费为目标的数学模型,并运用多目标混合模因算法(MoHMA)对所提出的问题进行了求解。为合理安排加工与装配工序,分配机器、装配工位和AGV小车,设计了一种三层分段混合染色体结构,采用混合初始化策略获取高质量初始种群,并采用交叉和变异方法获取子代染色体;与此同时,设计了包含4种方式的变邻域搜索策略,用于加强算法的综合搜索能力;最后,采用精英保留策略以提高所获取非支配解的质量。在案例研究中,通过在不同规模问题下与其他算法的对比,证明了所提出算法在求解FAJSS-ASVTT时的有效性、优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 柔性装配作业车间调度 装配序列变化 装配序列规划 运输时间 模因算法
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