期刊文献+
共找到468篇文章
< 1 2 24 >
每页显示 20 50 100
考虑工人疲劳的双资源柔性作业车间调度优化 被引量:6
1
作者 郭鹏 郝东辉 +1 位作者 郑鹏 王祺欣 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1804-1813,共10页
针对生产制造过程中的工人疲劳问题,在人机双资源约束柔性作业车间调度问题的基础上,以最小化完工时间为目标,构建混合整数规划模型,保证工人疲劳不超过限定水平.提出改进的自适应大规模邻域搜索算法,以解决工件排序、机器分配、工人指... 针对生产制造过程中的工人疲劳问题,在人机双资源约束柔性作业车间调度问题的基础上,以最小化完工时间为目标,构建混合整数规划模型,保证工人疲劳不超过限定水平.提出改进的自适应大规模邻域搜索算法,以解决工件排序、机器分配、工人指派和工人疲劳等高度复杂的子问题.所提算法使用8种启发式规则生成初始解,引入6类破坏算子和6类修复算子实现对解空间的高效搜索.通过不同规模的算例对比,验证所提算法的有效性.相较于Gurobi求解器、遗传算法、Jaya算法和标准ALNS算法,所提算法具有良好的寻优性能,能够有效解决作业车间调度过程中的工人疲劳问题. 展开更多
关键词 资源约束 柔性作业车间 工人疲劳 混合整数规划 自适应大邻域搜索
在线阅读 下载PDF
考虑转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度
2
作者 魏光艳 叶春明 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期67-88,共22页
针对考虑工人和工件在机器间转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度问题(MO-DFJESP),构建了以最小化最大完工时间、总能耗、总工人成本和最大工人工作量为优化目标的数学模型。该模型同时还考虑了工人的技能、熟练度和单位成本差... 针对考虑工人和工件在机器间转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度问题(MO-DFJESP),构建了以最小化最大完工时间、总能耗、总工人成本和最大工人工作量为优化目标的数学模型。该模型同时还考虑了工人的技能、熟练度和单位成本差异。为了求解MO-DFJESP模型,提出一种多目标混合进化算法(MO-HEATS)。根据MO-DFJESP模型特点,设计了一种多维编码和解码方案以表示问题的可行解。基于sigmoid函数设计了自适应机制,以兼顾MO-HEATS算法的开发和探索能力,并结合禁忌搜索(TS)组件提升局部搜索能力。最后,在仿真算例上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了自适应机制和TS组件对MO-HEATS算法性能具有明显提升作用,且MO-HEATS算法对求解MO-DFJESP模型具有显著优势。 展开更多
关键词 双资源柔性作业车间调度 多目标 混合进化算法 禁忌搜索 转移时间 节能调度
在线阅读 下载PDF
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
3
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 资源约束 装配序列 Q-LEARNING NSGA-Ⅱ
在线阅读 下载PDF
双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
4
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
在线阅读 下载PDF
基于改进生物迁徙算法的双资源柔性作业车间节能调度问题 被引量:5
5
作者 刘璐 宋海草 +2 位作者 姜天华 邓冠龙 巩庆涛 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3125-3141,共17页
节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基... 节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基于工件-机器-工人的三段式编码方法表示调度解,并设计了一种种群初始化方法,以改善初始调度解的质量。考虑到基本生物迁徙算法无法直接应用于离散车间调度问题,提出一种基于交叉操作的离散迁徙算子,使算法能够直接在离散调度空间内进行搜索。此外,在迁徙算子中引入转换概率动态调整策略,以平衡算法探索与开发能力,另外增加了一种记忆池机制,避免算法过早收敛。对于个体更新算子,设计了一种局部搜索算法嵌入其中,以增强算法局部搜索能力。大量实验结果表明,MBMA算法的计算结果优于其他算法。 展开更多
关键词 资源约束 工人学习效应 工件运输时间 柔性作业车间 节能调度 生物迁徙算法 绿色制造
在线阅读 下载PDF
改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题 被引量:1
6
作者 王玉芳 陈凡 +1 位作者 姚彬彬 曾亚志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期981-994,共14页
针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考... 针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 资源约束 文化基因算法 负载平衡 变邻域搜索
在线阅读 下载PDF
深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题 被引量:1
7
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
在线阅读 下载PDF
考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
8
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
在线阅读 下载PDF
基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法
9
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
在线阅读 下载PDF
基于混合Jaya算法的多时间约束柔性作业车间节能调度
10
作者 王玉芳 华晓麟 +2 位作者 章殿清 姚彬彬 陈凡 《控制工程》 北大核心 2025年第6期1074-1085,共12页
考虑不同工件生产采用多种模具及工件在机器间的运转需求,将工件的运输时间和模具的设置时间纳入到柔性作业车间调度模型中,建立以最小化最大完工时间和能耗为目标的多时间约束柔性作业车间节能调度模型,并提出一种混合Jaya算法求解该... 考虑不同工件生产采用多种模具及工件在机器间的运转需求,将工件的运输时间和模具的设置时间纳入到柔性作业车间调度模型中,建立以最小化最大完工时间和能耗为目标的多时间约束柔性作业车间节能调度模型,并提出一种混合Jaya算法求解该问题。首先,为提升算法的进化起点,设计一种混合初始化策略,提高初始种群质量,加快算法的收敛速度;其次,通过Jaya优化策略遍历所有非最优个体,提高算法的全局搜索能力;之后,为了挖掘种群中更优质的解,设计3种基于个体特征的局部搜索策略,结合不同的个体特征进行有针对性的搜索,提升算法的局部寻优能力。最后,通过标准算例对改进策略进行消融实验,验证改进策略的性能。通过测试算例和生产实例,对比其他文献算法,验证了混合Jaya算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 多时间约束 多目标优化 混合Jaya算法
在线阅读 下载PDF
带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度
11
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
在线阅读 下载PDF
多因素柔性作业车间绿色调度的改进进化算法
12
作者 王建华 吴传宇 许莉萍 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1954-1962,共9页
针对考虑设置与运输时间约束且机器加工速度可变的多因素柔性作业车间绿色调度问题(MFJGSP-STVS),构建以完工时间与能源消耗为优化目标的数学模型,并提出一种改进的多目标进化算法(EMoEA)求解该问题。该算法采用三层整数编码方式,在解... 针对考虑设置与运输时间约束且机器加工速度可变的多因素柔性作业车间绿色调度问题(MFJGSP-STVS),构建以完工时间与能源消耗为优化目标的数学模型,并提出一种改进的多目标进化算法(EMoEA)求解该问题。该算法采用三层整数编码方式,在解码中使用机器空闲时间优先(MIP)规则和开关机策略(TOF)优化目标,利用全局搜索(GS)等启发式规则生成初始种群;为了加快算法收敛,基于非支配分层思想设计一种聚类交叉方式;为防止算法过早收敛而陷入局部最优,采用衍生策略扩散非支配解集,通过基于关键路径的自适应局部搜索策略进一步强化算法探索解空间的能力。仿真实验结果表明,与原始的多目标进化算法相比,EMoEA中的每个设计都有更优的超体积(HV)与逆世代距离(IGD)指标;与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合Jaya(HJaya)算法相比,EMoEA在HV与IGD这2个指标上占据优势,且收敛较快,在大多数实例中都获得最优的目标值。可见,EMoEA性能更好,能有效地解决MFJGSP-STVS,为企业提供高质量的调度方案。 展开更多
关键词 设置与运输时间 机器可变加工速度 柔性作业车间绿色调度 聚类交叉 衍生策略 自适应局部搜索
在线阅读 下载PDF
基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究
13
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
在线阅读 下载PDF
基于图神经网络的柔性作业车间两阶段调度研究 被引量:1
14
作者 魏琦 李艳武 +1 位作者 谢辉 牛晓伟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期342-350,共9页
针对柔性作业车间调度问题,以完工时间最小化和总能耗为目标,提出了一种基于图神经网络和深度强化学习的集成算法框架。分析了柔性作业车间调度问题特点,引入析取图将问题转化为序列决策问题,并将其建模为马尔可夫决策过程。基于注意力... 针对柔性作业车间调度问题,以完工时间最小化和总能耗为目标,提出了一种基于图神经网络和深度强化学习的集成算法框架。分析了柔性作业车间调度问题特点,引入析取图将问题转化为序列决策问题,并将其建模为马尔可夫决策过程。基于注意力机制,设计了一种两阶段调度策略;该策略在训练过程中删除了冗余的调度状态,提高了计算效率。针对两阶段调度策略设计了一种基于近端策略优化算法的2S-PPO算法进行训练,以快速响应工序选择和机器分配的联合调度策略。通过标准FJSP算例和带能耗的FJSP算例实验证明,提出的算法相较于传统的优先级调度规则和其他深度强化学习算法,具有较好的学习性能和泛化性能。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题(FJSP) 图神经网络 深度强化学习 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法的柔性作业车间不一致分批调度问题研究 被引量:1
15
作者 陈子研 黎增灿 管在林 《现代制造工程》 北大核心 2025年第4期11-24,共14页
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间不一致分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem with Variable Sublots, FJBSP-VS),提出了一种结合禁忌搜索的改进麻雀搜索算法(Tabu Search-Sparrow Search Algorithm,... 针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间不一致分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem with Variable Sublots, FJBSP-VS),提出了一种结合禁忌搜索的改进麻雀搜索算法(Tabu Search-Sparrow Search Algorithm, TS-SSA),对工件分批、机器选择与子批排序进行集成优化。首先,设计了一种用于表示工件分批、机器选择信息与子批排序信息的双层编码方式与一种结合无延迟调度的解码方式,该解码方式可有效提高机器利用率;在保留发现者-加入者结构的基础上对麻雀搜索算法进行离散化改进,通过引入交叉算子使其可以用于离散问题的求解;其次,改进加入者所选择的靠近对象,增强算法全局搜索能力;再次,将禁忌搜索与改进麻雀搜索算法相结合,增强算法的局部搜索能力;最后,使用27个已有公开算例进行试验,验证了TS-SSA的有效性和优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 分批调度 麻雀搜索算法 禁忌搜索
在线阅读 下载PDF
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
16
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
在线阅读 下载PDF
考虑异构AGV的柔性作业车间集成调度
17
作者 李文贵 姚友杰 李新宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1539-1554,共16页
柔性作业车间中因产品尺寸和形状的差异导致需要多种功能异构的AGV进行运输。然而,现有研究主要关注同构AGV,未充分考虑异构AGV对运输调度的影响。针对考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的柔性作业车间生产与物流集成调度问题,提出了... 柔性作业车间中因产品尺寸和形状的差异导致需要多种功能异构的AGV进行运输。然而,现有研究主要关注同构AGV,未充分考虑异构AGV对运输调度的影响。针对考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的柔性作业车间生产与物流集成调度问题,提出了一种基于变邻域搜索的改进遗传算法(IGA-VNS)以最小化最大返回时间(maximum return time)。研究引入基于任务的三层编码方法和主动解码策略,利用遗传操作进行全局搜索,并针对关键路径上加工和运输任务块设计了3种局部搜索邻域结构。同时,针对调度解包含多条关键路径的情况,提出解的比较准则以增强局部搜索效果。最后,通过与其他有效算法在实例上的对比验证了所提方法的有效性,并分析了异构AGV和AGV数量对调度结果的影响。 展开更多
关键词 柔性作业车间 异构AGV 集成调度 顺序相关准备时间 关键路径
在线阅读 下载PDF
柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法
18
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
在线阅读 下载PDF
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
19
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
在线阅读 下载PDF
基于多群体禁忌蜂群算法的柔性作业车间调度
20
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
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 24 下一页 到第
使用帮助 返回顶部