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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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有限暂存区和设备多状态能耗的柔性流水车间生产调度
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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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刚柔混合约束下柔性流水车间生产调度与设备维护集成优化 被引量:1
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作者 赵子夜 陈晓慧 +3 位作者 安友军 胡欣阳 周梦萦 刘盛望 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期939-954,共16页
为提高设备可靠性与生产效率,针对具有多品种混线生产和机器产能限定的半导体封装测试柔性流水车间,开展了生产调度与设备维护集成优化研究。构建了一个多目标集成优化数学模型,该模型考虑了有限缓冲区和交货期时间窗刚柔混合约束,并以... 为提高设备可靠性与生产效率,针对具有多品种混线生产和机器产能限定的半导体封装测试柔性流水车间,开展了生产调度与设备维护集成优化研究。构建了一个多目标集成优化数学模型,该模型考虑了有限缓冲区和交货期时间窗刚柔混合约束,并以最小化最大完工时间、平均流经时间、提前/拖期完工惩罚和机器负荷极差为优化目标。为实现高效求解,提出一种改进的双种群协同进化算法,该算法采用混合初始化方法生成高质量初始种群,并利用结合变邻域搜索和正交学习的混合局部搜索策略提高算法性能。以成都某半导体企业的封装测试产线为案例开展数值仿真实验,并通过对比分析验证了改进算子和所提算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 柔性流水车间 生产调度与设备维护集成优化 有限缓冲区 交货期时间窗 改进双种群协同进化算法
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改进PPO算法求解柔性作业车间调度问题
5
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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带混合存储约束的动态柔性流水车间调度
6
作者 轩华 耿祝新 李冰 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期105-112,I0060-I0062,共8页
研究了生产阶段间零等待和有限缓冲两种中间存储约束共存的动态柔性流水车间调度问题,每阶段的并行机为不相关机。将有限缓冲阶段转换为阻塞阶段,考虑工件动态到达时间和相邻阶段间的运输时间,以最小化总加权完工时间为目标,构建了整数... 研究了生产阶段间零等待和有限缓冲两种中间存储约束共存的动态柔性流水车间调度问题,每阶段的并行机为不相关机。将有限缓冲阶段转换为阻塞阶段,考虑工件动态到达时间和相邻阶段间的运输时间,以最小化总加权完工时间为目标,构建了整数规划模型,提出了一种融合遗传算法、邻域搜索和变邻域下降算法的改进离散人工蜂群算法。采用基于机器号的二维矩阵进行编码,应用机器空闲原则和工件右移策略进行解码,通过NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法和反向学习策略生成初始种群,雇佣蜂阶段设计自适应参数调整策略改进遗传算法,跟随蜂阶段利用基于概率选择的邻域搜索提高算法搜索能力,侦察蜂阶段利用变邻域下降算法在最好解附近进行搜索并替换最差解。仿真实验测试了不同规模的算例,实验结果表明所提出的改进离散人工蜂群算法具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 柔性流水车间调度 混合存储约束 不相关机器 改进离散人工蜂群算法 总加权完工时间
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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
7
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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基于DRL-PPO求解柔性作业车间调度问题
8
作者 董海 鲁婷婷 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2722-2729,共8页
柔性作业车间动态调度问题因其动态性和复杂性成为智能制造领域的研究重点。针对柔性作业车间动态调度问题的复杂性与动态性,提出了一种基于深度强化学习和近端策略优化相结合的调度优化算法。该算法通过构建马尔可夫决策过程模型,定义... 柔性作业车间动态调度问题因其动态性和复杂性成为智能制造领域的研究重点。针对柔性作业车间动态调度问题的复杂性与动态性,提出了一种基于深度强化学习和近端策略优化相结合的调度优化算法。该算法通过构建马尔可夫决策过程模型,定义状态空间、动作空间及多目标奖励函数,设计了离线训练与在线应用相结合的两阶段动态调度框架,以提升调度策略的泛化能力和鲁棒性。实验在不同规模实例中验证了算法的性能,结果表明提出方法在不同规模场景下均优于传统启发式算法和现有学习算法,尤其在大规模实例中最大完工时间降低了23.6%、最优性偏差减少了7.5个百分点,展现了卓越的适应性与优化能力。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 深度强化学习 近端策略优化 智能制造
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基于DQN的改进NSGA-Ⅱ求解多目标柔性作业车间调度问题
9
作者 郑国梁 张朝阳 +1 位作者 吉卫喜 于俊杰 《现代制造工程》 北大核心 2025年第9期1-11,共11页
提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),以解决以最小化最大完工时间和最小化能源消耗为目标的多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective Flexi... 提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),以解决以最小化最大完工时间和最小化能源消耗为目标的多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective Flexible Job shop Scheduling Problem,MO-FJSP)。通过在DQN算法中定义马尔可夫决策过程和奖励函数,考虑选定设备对完工时间和能源消耗的局部及全局影响,提高了NSGA-Ⅱ初始种群的质量。改进的NSGA-Ⅱ通过精英保留策略确保运行过程中的种群多样性,并保留了进化过程中优质的个体。将DQN算法生成的初始解与贪婪算法生成的初始解进行对比,验证了DQN算法在生成初始解方面的有效性。此外,将基于DQN算法的改进NSGA-Ⅱ与其他启发式算法在标准案例和仿真案例上进行对比,证明了其在解决MO-FJSP方面的有效性。 展开更多
关键词 深度Q网络算法 多目标柔性作业车间调度问题 奖励函数 非支配排序遗传算法
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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
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考虑有限AGV运输资源的柔性作业车间调度研究
11
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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基于改进蛇优化算法的柔性作业车间调度研究
12
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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考虑模糊质检时间的柔性作业车间动态调度问题 被引量:2
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作者 张晓楠 龚嘉龙 +2 位作者 姜帅 王陆宇 李阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2351-2359,共9页
为解决更符合现实情形的模糊质检时间柔性作业车间动态调度问题,以最小化完工时间为目标,立足紧急插单、机器在空载运行时发生故障和机器在加工工件时发生故障的三种故障情形,建立了带模糊质检时间的机器故障、紧急插单重调度模型。设... 为解决更符合现实情形的模糊质检时间柔性作业车间动态调度问题,以最小化完工时间为目标,立足紧急插单、机器在空载运行时发生故障和机器在加工工件时发生故障的三种故障情形,建立了带模糊质检时间的机器故障、紧急插单重调度模型。设计了基于元胞自动机邻域搜索和随机重启爬坡算法的改进遗传算法求解模型,即针对车间调度问题中存在的订单排序和机器选择双决策问题特征,设计包含工序码和机器码的双层编码方案,并基于遗传算法思想对工序码和机器码设计相应的交叉、变异等遗传操作。同时,将遗传操作应用于基于元胞自动机的邻域搜索算法框架中以增强算法全局搜索能力,整合基于关键工序的随机重启爬坡算法以提高算法局部开发能力。实验选取10个柔性车间调度算例验证了所提算法的有效性,同时,测试1个模糊质检时间柔性车间调度算例验证了模型的有效性。另外,实验也测试了不同故障场景,得出该动态调度方法优于实际场景中常使用的“工件后移”调度策略。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 模糊质检时间 调度 遗传算法
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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
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分布式装配混合流水车间节能调度方法
15
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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具有紧时、高能耗特征的混合流水车间多目标调度优化问题
16
作者 常大亮 史海波 刘昶 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1269-1278,共10页
针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻... 针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻域搜索策略,辅助算法跃出局部极值及减少生产阻塞。之后,提出一种基于模糊理论的决策分析方法选取最优调度方案。最后,通过仿真实验验证提出的多目标调度模型与算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 混合流水车间调度问题 多目标粒子群优化算法 紧时性约束 高能耗
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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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带忽略工序的多目标批量流混合流水车间调度
18
作者 李浩平 朱成彪 +5 位作者 陈心怡 彭巍 孟荣华 金朱鸿 杜昕毅 蔡浏阳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期89-101,共13页
针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框... 针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框架,外层进行柔性分批,内层搜索排序及调度方案。针对批量分割、工件批排序、机器分配3个问题,设计基于批量、工序和机器的三段式编码,内层将狼群算法的分级和游走策略引入粒子群算法,设计了一种基于PBX(Position-based Crossover)交叉操作的围攻策略以提高算法的局部搜索及寻优能力。通过仿真实验并与几种启发式算法进行对比及实例验证,说明了调度模型和算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 批量流 混合流水车间调度 忽略工序 改进PSO-GA混合算法 双层搜索框架 柔性分批
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基于改进遗传算法的柔性流水车间调度研究 被引量:3
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作者 徐嘉琦 田野 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第4期181-187,共7页
针对最小化最大完工时间的柔性流水车间调度问题,文章提出了多目标选择的改进的遗传算法(MTGA),设计了针对该问题的一维的编码与解码方法,采用对立的方法进行种群的初始化。针对遗传算法,交叉操作进行整个工序的交叉向最优解靠拢加快了... 针对最小化最大完工时间的柔性流水车间调度问题,文章提出了多目标选择的改进的遗传算法(MTGA),设计了针对该问题的一维的编码与解码方法,采用对立的方法进行种群的初始化。针对遗传算法,交叉操作进行整个工序的交叉向最优解靠拢加快了算法的收敛速度,变异操作中对所有的工序操作顺序进行整体变异,选择操作将种群分成多份做到向多个较优解靠拢,扩大了算法的搜索范围,降低了陷入局部最优的概率,并应用了两套交叉和变异概率增加算法灵活性。通过多个已有算法进行对比验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性流水车间调度 改进遗传算法 对立方法 整体变异 多目标选择
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基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究 被引量:3
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作者 黎增灿 丁林山 管在林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期13-25,共13页
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用... 针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间分批调度问题 改进灰狼优化算法 流体模型 自适应邻域搜索
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