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带分时电价约束的分布式柔性流水车间调度问题及其求解算法
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作者 许天鹏 赵付青 +2 位作者 张建林 王维元 杜松霖 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1299-1313,共15页
能源成本和生产效率是智能制造的关键,为了在降低电力成本的同时提升生产效率,以分布式制造环境下的柔性流水车间调度问题作为研究对象(DFFSP),重点分析了分布式柔性流水车间调度问题的特性,考虑分时电价(TOU)约束,以最小化最大完工时... 能源成本和生产效率是智能制造的关键,为了在降低电力成本的同时提升生产效率,以分布式制造环境下的柔性流水车间调度问题作为研究对象(DFFSP),重点分析了分布式柔性流水车间调度问题的特性,考虑分时电价(TOU)约束,以最小化最大完工时间和总电力成本为优化指标,建立了DFFSP-TOU问题整数规划模型,根据分时电价下分布式柔性流水车间调度问题特性DFFSP-TOU,提出一种基于自学习机制的多目标帝王蝶优化算法(MOLMBO)。算法的迁移算子和调整算子通过历史最优解的信息自学习生成,以增强该算法的自学习、自适应能力;采用变邻域搜索来提高算法的局部搜索性能和种群多样性;通过右移操作将电价区间在高峰时段的生产转移到电价区间在低谷时段进行生产,减少机器在待机状态下的能耗,进而降低电力成本。实验结果表明MOLMBO算法是求解分布式柔性流水车间调度问题的一种有效的方法。 展开更多
关键词 分时电价 分布式柔性流水车间调度 多目标优化算法 帝王蝶优化算法 学习机制
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具有装车效率与负载均衡约束的分布式柔性流水车间调度问题研究
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作者 钟美松 曾志强 《中国造纸学报》 北大核心 2025年第1期169-178,共10页
本研究以总成本和最大完工时间为优化目标,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的框架,使用多交叉操作融合策略和约束处理技术进行算法改进,构建了兼具装车效率与负载均衡约束的分布式柔性流水车间调度模型。根据配置典型分布式柔性流水车... 本研究以总成本和最大完工时间为优化目标,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的框架,使用多交叉操作融合策略和约束处理技术进行算法改进,构建了兼具装车效率与负载均衡约束的分布式柔性流水车间调度模型。根据配置典型分布式柔性流水车间的某生活用纸制造企业的真实数据,生成多组算例进行仿真实验,验证改进算法的有效性和优越性。结果表明,与NSGA-Ⅱ相比,改进NSGA-Ⅱ求解得到的生产调度方案平均总成本降低了约1.91%,平均最大完工时间缩短了约4.47%。 展开更多
关键词 生产调度 分布式柔性流水车间 约束优化问题 NSGA-Ⅱ
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基于货车总碳排放量与总成本的分布式柔性流水车间调度的多目标优化
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作者 梁文溢 曾志强 洪智勇 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期26-35,共10页
本研究构建了分布式柔性流水车间调度与物流协同优化模型,将总成本和货车总碳排放量作为优化目标;使用基于多目标粒子群算法的框架,改进了全局领导者选择策略及全局领导者档案的维护方案;根据某生活用纸制造企业的真实数据进行仿真实验... 本研究构建了分布式柔性流水车间调度与物流协同优化模型,将总成本和货车总碳排放量作为优化目标;使用基于多目标粒子群算法的框架,改进了全局领导者选择策略及全局领导者档案的维护方案;根据某生活用纸制造企业的真实数据进行仿真实验,生成多组算例,用于测试算法的性能。结果表明,上述2种改进方案均能够有效提升多目标粒子群算法寻找最优解的能力。在10组算例中,与现有的粒子群算法相比,改进后的多目标粒子群算法平均总成本平均降低了3.29%,平均货车总碳排放量平均降低了11.1%。 展开更多
关键词 生产调度 分布式柔性流水车间 货车总碳排放量 多目标粒子群算法
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改进的布谷鸟算法求解考虑运输时间的分布式柔性流水车间调度问题 被引量:15
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作者 唐红涛 刘家毅 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期76-83,共8页
针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序... 针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序、车间和机器的三层编码方案;根据问题特点设计了混合种群初始化策略以提高种群质量;改进了布谷鸟搜索操作使其适用于求解该模型;设计了一种种群进化策略以提高算法收敛速度及解的质量。最后通过仿真实验,与多种算法对比,验证所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 分布式柔性流水车间 布谷鸟算法 三层编码方案 运输时间
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基于多目标混合迭代贪婪算法的分布式混合流水车间调度问题 被引量:1
5
作者 王建华 邱荣根 王恒 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2884-2893,共10页
目前我国制造模式正逐步向分布式协同生产模式演进。针对以最小化完工时间和总能耗为目标的分布式混合流水车间调度问题(DHFSP),综合遗传算子和迭代贪婪算法(IG)的优点,提出了一种基于非支配排序的多目标混合迭代贪婪算法(MOHIG)。在该... 目前我国制造模式正逐步向分布式协同生产模式演进。针对以最小化完工时间和总能耗为目标的分布式混合流水车间调度问题(DHFSP),综合遗传算子和迭代贪婪算法(IG)的优点,提出了一种基于非支配排序的多目标混合迭代贪婪算法(MOHIG)。在该算法中,基于NEH 2规则提出了一种协同初始化策略提高初始解的质量;设计一种基于多工厂的交叉算子增加种群的多样性,有助于探索问题解空间的更多区域;根据问题多工厂调度的特点提出一种多目标局部搜索方法,增强了算法的局部搜索能力,避免算法过早收敛。为了验证算法的有效性,将MOHIG与NSGA-Ⅱ、MOEA/D和JAYA三种多目标优化算法通过360个实例进行了比较,结果显示MOHIG算法的两个性能指标都优于其他三种算法,表明MOHIG算法在求解DHFSP方面具有高效性。 展开更多
关键词 分布式混合流水车间调度 多目标优化 迭代贪婪算法 能耗
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分布式装配混合流水车间节能调度方法
6
作者 赵才 吴亮红 +2 位作者 左词立 张红强 李智靖 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3324-3337,共14页
分布式混合流水车间调度问题和装配车间问题已广泛存在于现实的制造系统中。在实际生产中,除机器资源外,工人资源也是影响生产效率的关键因素。因此,研究了考虑工人资源的分布式装配混合流水车间节能调度问题。首先,建立以最小化总延迟... 分布式混合流水车间调度问题和装配车间问题已广泛存在于现实的制造系统中。在实际生产中,除机器资源外,工人资源也是影响生产效率的关键因素。因此,研究了考虑工人资源的分布式装配混合流水车间节能调度问题。首先,建立以最小化总延迟和总能耗为目标的混合整数线性规划模型。基于问题特征及多目标特性,提出了一种Q-learning模因算法(QLMA)。在QLMA中,为了生成优秀的初始解,提出了一种基于问题特征的初始化策略。同时,采用一种基于Q-learining的变邻域局部搜索对非支配解进行细化,从而引导种群进化。此外,设计了一种节能策略,以进一步优化总能耗。最后,在90个大型实例上进行了大量的实验,并与其他3种先进算法进行比较,验证了QLMA算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式混合流水车间调度问题 装配车间问题 工人资源 节能 Q-learning模因算法
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改进生物地理学优化算法求解模糊分布式柔性作业车间调度问题
7
作者 孙美玲 顾幸生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期713-721,共9页
经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).... 经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).根据问题特点,设计了工厂–随机键的新型编解码方案;通过调度规则生成半数初始种群以提高种群质量;提出了基于模拟退火算法的新解接受方法和基于关键工厂的局部搜索策略以增强搜索能力;通过对算法参数调优提升了算法性能.实验结果验证了改进策略的有效性,并与现有算法进行了对比实验,验证了其在模糊集中式和模糊分布式柔性作业车间调度问题上的优越性. 展开更多
关键词 生产调度 模糊分布式 柔性作业车间 生物地理学优化算法 调度规则 模拟退火
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基于强化学习的正弦优化算法求解能耗分布式流水车间节能调度问题
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作者 郎峻 殷晓明 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期623-632,共10页
针对分布式流水车间节能调度中最大完工时间(makespan)与总能耗(TEC)的多目标优化难题,本文提出一种基于强化学习的正弦优化算法(RLSOA)。算法通过双重Q-learning策略协同优化加工序列与速度调整:底层Q-learning优先加速关键路径任务以... 针对分布式流水车间节能调度中最大完工时间(makespan)与总能耗(TEC)的多目标优化难题,本文提出一种基于强化学习的正弦优化算法(RLSOA)。算法通过双重Q-learning策略协同优化加工序列与速度调整:底层Q-learning优先加速关键路径任务以缩短makespan,顶层Q-learning降低非关键任务速度以减少TEC。结合自适应参数与4种速度调整算子,设计基于精英解导向的局部搜索策略,平衡全局探索与局部开发。基于480组不同规模算例的实验表明,相较于KCA、INSGA等对比算法,RLSOA在覆盖率(C-metric)和反世代距离(IGD)指标上平均提升23.6%和降低41.8%。消融实验验证双重Q-learning与局部搜索分别贡献65.3%和28.7%的解质量提升。统计检验(p<0.05)证实本文算法优越性,为分布式制造系统提供了高效的节能调度工具。 展开更多
关键词 节能 分布式流水车间调度 强化学习 元启发式算法 多目标优化
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考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度
9
作者 侯玉双 付亚平 王洪峰 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期423-437,共15页
针对制造企业向多工厂分布式生产结构的转变,提出一个考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度问题,并构建了一个以最小化最大完工时间与总加权提前和拖期惩罚为目标的混合整数规划模型,进而结合问题特点提出一种多目标头脑风暴优... 针对制造企业向多工厂分布式生产结构的转变,提出一个考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度问题,并构建了一个以最小化最大完工时间与总加权提前和拖期惩罚为目标的混合整数规划模型,进而结合问题特点提出一种多目标头脑风暴优化算法进行求解。为了提高算法的搜索能力,利用支配规则设计了一种自适应聚类策略,并基于问题特征采用两种交叉方法和4种邻域结构。实验结果验证了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 分布式流水车间调度 订单运输时间 头脑风暴优化 多目标优化
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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
10
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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考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题
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作者 郭磊磊 叶春明 +3 位作者 刘子珺 唐天誉 张舒曼 闫金辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2482-2498,共17页
为实现企业的绿色制造转型,在保障生产效率的同时减少生产过程中的碳排放,以最小化最大完工时间和总碳排放量作为优化目标构建了考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题(DAPFSP-RE)的数学模型。提出一种两阶段的NSGA-Ⅱ和模拟... 为实现企业的绿色制造转型,在保障生产效率的同时减少生产过程中的碳排放,以最小化最大完工时间和总碳排放量作为优化目标构建了考虑可再生能源的分布式装配置换流水车间调度问题(DAPFSP-RE)的数学模型。提出一种两阶段的NSGA-Ⅱ和模拟退火算法(TNSA)对其求解,其中设计了一种包含低碳工厂选择策略和能源调度的解码方法;第一阶段采用反向学习初始化生成双种群结构,通过交叉和变异、自适应精英保留的二元锦标赛选择操作对解空间进行搜索;第二阶段采用带档案的多目标模拟退火算法(AMOSA)对第一阶段求得的非支配解集进行模拟退火操作来跳出局部最优。最后,通过对不同规模的算例进行仿真实验,验证了可再生能源对生产过程碳减排的重要作用和所提算法求解DAPFSP-RE的有效性和竞争力。 展开更多
关键词 可再生能源 分布式装配流水车间调度 低碳调度 带精英策略的非支配排序遗传算法 模拟退火
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基于两阶段混合迭代贪婪算法的分布式异构非置换流水车间调度 被引量:1
12
作者 熊福力 陈思远 +1 位作者 熊宁馨 师江波 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2870-2883,共14页
针对分布式异构非置换流水车间调度问题,建立以最小化总拖期惩罚费用为目标的混合整数线性规划模型。鉴于问题的复杂性,在深入分析置换与非置换解关系的基础上,提出了一种两阶段混合迭代贪婪算法。该算法采用了置换解搜索阶段和非置换... 针对分布式异构非置换流水车间调度问题,建立以最小化总拖期惩罚费用为目标的混合整数线性规划模型。鉴于问题的复杂性,在深入分析置换与非置换解关系的基础上,提出了一种两阶段混合迭代贪婪算法。该算法采用了置换解搜索阶段和非置换解搜索阶段的两阶段递阶搜索策略。在第一阶段中,首先采用改进NEH启发式生成高质量初始解;随后,提出一种扰动策略以避免算法陷入局部最优;最后,为提高求解质量,提出两种不同结构的自适应局部搜索策略,进而生成一个高质量置换解。第二阶段则通过改变某些机器上的工件排序来改进第一阶段产生的置换解。在第二阶段中,首先运用贪婪插入策略进行扰动;然后,交替运用两种不同工件交换顺序的相邻交换局部搜索策略对新解进行改进。扰动过程和局部搜索过程迭代进行,以加强对解空间的探索。最后,通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析,验证了所提算法的高效性。 展开更多
关键词 分布式异构非置换流水车间调度 混合整数线性规划 两阶段递阶策略 混合迭代贪婪算法
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基于组合缓冲的分布式置换流水车间调度优化
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作者 轩华 吕琳 《现代制造工程》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,... 针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。 展开更多
关键词 分布式置换流水车间调度 有限缓冲和零等待 混合人工蜂群算法 改进两分段Tent混沌映射 自适应柯西变异
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分布式装配置换流水车间调度问题研究综述 被引量:2
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作者 张静 宋洪波 林剑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-9,共9页
近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly... 近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly permutation flowshop scheduling problem,DAPFSP),介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难,进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP,从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨,分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标,具有零等待等约束,以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。最后,对有待进一步开展的研究工作进行展望。 展开更多
关键词 分布式装配 置换流水车间 资源调度 搜索算法
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分布式流水车间调度研究综述 被引量:1
15
作者 李美燕 高芹 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期146-157,共12页
智能制造、网络制造等新型制造模式的快速发展为分布式生产的推广带来了新的机遇与挑战。目前,国内外学者已对柔性车间调度、分布式作业车间调度问题进行了总结分析,但仍缺乏对分布式流水车间调度问题的综述。以分布式流水车间为研究对... 智能制造、网络制造等新型制造模式的快速发展为分布式生产的推广带来了新的机遇与挑战。目前,国内外学者已对柔性车间调度、分布式作业车间调度问题进行了总结分析,但仍缺乏对分布式流水车间调度问题的综述。以分布式流水车间为研究对象,从分布式流水车间调度的运作模式分析、优化目标设计、特殊约束刻画、模型求解方法及工程应用等方面对现有研究成果进行了归纳总结,并对分布式流水车间调度问题未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 分布式流水车间调度 优化目标 约束 算法 工程应用
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有限暂存区和设备多状态能耗的柔性流水车间生产调度
16
作者 潘柏松 李楠 李一帆 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2071-2083,共13页
为了优化柔性流水车间的生产调度策略,针对柔性流水车间生产调度问题理论研究中通常假设暂存区具有无限容量与实际企业空间资源受限不符的问题,以及制造业发展对生产调度提出兼顾生产效率与能源消耗的要求,对带有限暂存区的柔性流水车间... 为了优化柔性流水车间的生产调度策略,针对柔性流水车间生产调度问题理论研究中通常假设暂存区具有无限容量与实际企业空间资源受限不符的问题,以及制造业发展对生产调度提出兼顾生产效率与能源消耗的要求,对带有限暂存区的柔性流水车间,考虑设备加工、待机状态以及连续作业时的换模状态,建立了以最小化最大完工时间和车间总能耗为优化目标的数学模型,并提出基于Pareto思想的多目标帝国竞争算法作为全局优化方法,在初始种群、帝国同化引入快速非支配排序,在帝国更新过程中引入变量邻域搜索与逆向学习,最后通过算例扩展验证了算法的可行性和求解效率的优越性。该算法可以有效平衡完工时间能耗,显著提升调度方案的综合性能,为制造企业的绿色高效生产调度技术提供了新思路,对推动生产系统的可持续发展具有实际应用价值。 展开更多
关键词 车间制造 柔性流水车间 生产调度 能源消耗
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基于多目标生物地理学优化算法的模糊节能分布式流水车间调度 被引量:1
17
作者 张振 张丫丫 +1 位作者 孙美玲 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期869-877,共9页
研究了模糊节能分布式置换流水车间多目标调度问题(Fuzzy Energy Efficient Distributed Permutation Flow Shop Problem,FEEDPFSP),针对最小化模糊完工时间和模糊能耗两个优化目标,提出了一种基于生物地理学的多目标优化算法(Multiple-... 研究了模糊节能分布式置换流水车间多目标调度问题(Fuzzy Energy Efficient Distributed Permutation Flow Shop Problem,FEEDPFSP),针对最小化模糊完工时间和模糊能耗两个优化目标,提出了一种基于生物地理学的多目标优化算法(Multiple-Objective Biogeography-Based Optimization,MOBBO)。在MOBBO中,设计了一种有效的初始解生成规则,并根据两个优化目标之间的关系,设计了4种速度操作方法用于迁移过程和变异过程,并且引入快速非支配排序以及拥挤距离方法,保证每次迭代的种群质量。对比两个先进算法在480个不同规模实例下的表现,验证了所提出的MOBBO算法在解决FEEDPFSP问题的有效性。 展开更多
关键词 分布式流水车间调度 生物地理学优化 模糊规划 节能 多目标优化
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求解分布式两阶段混合流水车间调度的反馈人工蜂群算法 被引量:3
18
作者 王移民 雷德明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1137-1146,共10页
针对考虑工厂适用性和附加资源的分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),本文提出了一种反馈人工蜂群算法(FABC),以最小化最大完成时间和总延迟时间,该算法利用一种新型反馈机制动态调整搜索策略集.为此,本文共设计了5种特点各异的... 针对考虑工厂适用性和附加资源的分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),本文提出了一种反馈人工蜂群算法(FABC),以最小化最大完成时间和总延迟时间,该算法利用一种新型反馈机制动态调整搜索策略集.为此,本文共设计了5种特点各异的搜索策略,将其用于初始策略集和备选策略集,同时,建立并调整雇佣蜂群和跟随蜂群的共享策略集,雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段在种群划分的基础上采用随机选择和自适应选择方式确定搜索策略,在侦查蜂阶段完成后,对搜索策略集进行动态调整.文章进行了大量的计算实验,计算结果表明,FABC策略合理有效,且它对所求解的DTHFSP具有较强的搜索优势. 展开更多
关键词 工厂适用性 附加资源 分布式两阶段混合流水车间调度 反馈 人工蜂群算法
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基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究 被引量:2
19
作者 汪豪 谢辉 李艳武 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2252-2260,共9页
在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、... 在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 分布式多目标柔性作业车间 车间多目标调度问题求解 帕累托等级 改进非支配排序遗传算法Ⅱ 动态双种群搜索策略 Q学习
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学习驱动的分布式异构混合流水车间批量流能效调度优化 被引量:2
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作者 邵炜世 皮德常 邵仲世 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1018-1028,共11页
本文研究了分布式异构混合流水车间批量流能效调度问题,其中每个工厂的加工效率不同,工件可以分割成若干子批进入加工系统.以最大完成时间和总能耗为优化目标,建立了混合整数规划模型.本文提出了一种学习驱动的多目标进化算法,包括学习... 本文研究了分布式异构混合流水车间批量流能效调度问题,其中每个工厂的加工效率不同,工件可以分割成若干子批进入加工系统.以最大完成时间和总能耗为优化目标,建立了混合整数规划模型.本文提出了一种学习驱动的多目标进化算法,包括学习驱动的全局搜索和局部搜索.引入Q学习作为学习引擎,以种群和非支配解集的评价作为环境反馈信号,通过不断的学习来动态指导搜索操作的选择;基于问题特征,设计了算法的状态集、动作集和奖励机制.Q学习的引入能够及时感知当前搜索的状态,减少搜索操作的盲目性,提高搜索的效率.通过对仿真数据集的测试,表明所提出算法能够有效地求解分布式异构混合流水车间批量流能效调度问题. 展开更多
关键词 分布式异构混合流水车间 批量流调度 学习驱动的多目标进化算法 整数规划 能效优化
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