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改进的基于分解的多目标进化算法求解双目标模糊柔性作业车间调度问题 被引量:16
1
作者 李瑞 龚文引 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期31-40,共10页
针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的... 针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的策略;2)提出了非支配解优先策略;3)设计了结合5种局部搜索策略的变邻域搜索;4)提出了计数器策略预防陷入局部解.运用大量实例进行了算法策略分析和对比实验,仿真结果表明,IMOEA/D在求解BFFJSP上具有更优性能. 展开更多
关键词 双目标模糊柔性作业车间调度 非支配解优先策略 变邻域搜索 计数器策略 MOEA/D
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多目标模糊柔性作业车间调度问题优化 被引量:8
2
作者 张长泽 李引珍 +1 位作者 尹胜男 裴骁 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第3期1099-1106,共8页
为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)... 为降低柔性作业车间调度中的能耗,针对实际制造车间中工序加工时间和交货期的不确定性,将加工时间和交货期采用模糊数表示,建立以完工时间、平均满意度和最小满意度为柔性作业车间调度问题的多目标函数。同时设计了邻域遗传算法(GANS)求解该问题,算法采用机器选择的方法产生初始种群,并采用工序插入式方法对染色体进行解码;采用动态交叉概率及改进精英保留策略来保证种群的多样性和加快算法的收敛速度;并提出一种基于移动模糊关键工序的邻域结构来加强算法的局部搜索能力。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性和可行性,并对4个基准问题进行测试。结果表明:该算法在求解的精度、鲁棒性和解集的分布性方面与传统算法相比具有一定的优势,是一种有效的求解模糊柔性作业车间调度问题的新方法。 展开更多
关键词 柔性作业车间 多目标调度 邻域遗传算法 精英保留策略 模糊关键工序
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混合粒子群优化算法求解模糊柔性作业车间调度问题 被引量:21
3
作者 蔡敏 王艳 纪志成 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期352-360,共9页
针对实际工厂中不确定加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。用三角模糊数表示加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型。首先,在迭代过程中引入权重自适应调整策略,平衡算法的全局和局... 针对实际工厂中不确定加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。用三角模糊数表示加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型。首先,在迭代过程中引入权重自适应调整策略,平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,对优秀粒子进行交叉操作以产生更优个体,引入模拟退火算法增强深度寻优能力。最后,将所提算法运用于5个实例中进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)和改进人工蜂群等6种算法就模糊最大完工时间的平均值、最优值和最差值3项指标作对比。结果显示,HPSO求得的3项指标均优于或等于其余算法。在有限的运算资源条件下,HPSO求得的模糊最大完工时间整体小于PSO。随着实例数据量的增大,HPSO依然具有很好的求解稳定性。HPSO在一定程度上能够改善PSO易陷入局部最优的问题,且更适合求解模糊柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 粒子群优化 模糊调度 柔性作业车间调度问题 三角模糊 自适应权重 交叉算子 模拟退火 改进人工蜂群
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基于混合QPSO的模糊柔性作业车间调度问题研究 被引量:6
4
作者 李俊萱 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2010-2021,共12页
针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,利用三角模糊数表征相关的时间参数并提出了一种混合量子粒子群算法进行求解,在充分发挥量子粒子群算法全局搜索能力的基础上,设计了边界修正与协作更新策略增加其搜索效率,同时使用交叉算子... 针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,利用三角模糊数表征相关的时间参数并提出了一种混合量子粒子群算法进行求解,在充分发挥量子粒子群算法全局搜索能力的基础上,设计了边界修正与协作更新策略增加其搜索效率,同时使用交叉算子和路径重连技术直接对优秀粒子所映射的工序编码操作,弥补了大多数连续算法在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端。通过5个经典的测试算例以及光纤制造车间的实例分析,说明所提方法在寻优效率上要高于原始的量子粒子群算法和另外3种近期文献中的算法,具有较好的实际运用价值。 展开更多
关键词 模糊柔性作业车间 最大模糊完工时间 三角模糊 量子粒子群算法 路径重链技术
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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
5
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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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题 被引量:1
6
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AGV数量约束的柔性作业车间调度问题研究
7
作者 廖雪超 向桂宏 +2 位作者 阮兵 田芮利 钟实 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期11-21,共11页
在实际工业生产过程中,由于自动导引车(Automated Guided Vehicles,AGVs)资源有限,因此在柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)中考虑有限AGV数量约束(FJSP-AGV)的集成问题有重要的研究价值。传统的进化算... 在实际工业生产过程中,由于自动导引车(Automated Guided Vehicles,AGVs)资源有限,因此在柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)中考虑有限AGV数量约束(FJSP-AGV)的集成问题有重要的研究价值。传统的进化算法容易陷入局部最优,不适用于求解此类复杂程度较高的调度问题。针对以上难点,首先对FJSP-AGV集成问题建立数学模型;然后提出了基于启发式规则引导的改进遗传算法,算法针对不同编码段采用多种交叉、变异方式进化种群,同时在进化过程中作参数自适应调整,并通过启发式规则引导变异进行局部搜索,提高算法跳出局部最优的能力,从而实现系统最大完工时间的最小化。通过在两组中小规模数据集上与其他先进算法的对比分析可知,所提算法的整体求解效果最优。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导引车 车辆调度 遗传算法 启发式规则
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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
8
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:2
10
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
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柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法
11
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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改进PPO算法求解柔性作业车间调度问题
12
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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考虑能耗的分布式柔性作业车间调度问题研究 被引量:1
13
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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考虑模糊质检时间的柔性作业车间动态调度问题 被引量:2
14
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DRL-PPO求解柔性作业车间调度问题
15
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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改进黏菌优化算法求解绿色柔性作业车间天车调度问题
16
作者 马昌谱 林冬梅 廖秀梅 《机床与液压》 北大核心 2025年第19期94-102,共9页
针对具有时空约束的绿色柔性作业车间双天车调度问题,构建以最小化最大完工时间和总能耗为目标的双目标优化模型。为有效求解该问题,提出一种基于自适应反向学习的改进双目标黏菌优化算法(AOBSMA)。该算法在黏菌优化框架中引入自适应反... 针对具有时空约束的绿色柔性作业车间双天车调度问题,构建以最小化最大完工时间和总能耗为目标的双目标优化模型。为有效求解该问题,提出一种基于自适应反向学习的改进双目标黏菌优化算法(AOBSMA)。该算法在黏菌优化框架中引入自适应反向学习机制以增强种群多样性,并结合变邻域搜索策略提升局部开发能力,同时设计矩阵编码机制表征工序、机器与天车的联合调度方案。最后,通过11组不同规模算例进行实验验证。结果表明:AOBSMA在帕累托解数量、分布均匀性IGD和超体积HV方面均优于NSGA-II和MOGLS算法,其中在IGD和HV指标上分别取得9/11和8/11的优胜率,且多数结果具有统计显著性,验证了AOBSMA在解决具有时空约束的柔性作业车间天车调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 天车调度 黏菌优化算法 时空约束
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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
17
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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基于强化学习协同进化算法求解柔性作业车间节能调度问题
18
作者 张国辉 李志霄 +2 位作者 张利平 张闻强 余娜娜 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期2039-2047,共9页
针对柔性作业车间节能调度问题(EEFJSP),构建以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标的FJSP问题模型。首先,针对问题模型的特征,提出一种基于强化学习协同进化算法的自适应算法(QNSGA-Ⅱ);其次,引入状态空间和动作空间,并且... 针对柔性作业车间节能调度问题(EEFJSP),构建以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标的FJSP问题模型。首先,针对问题模型的特征,提出一种基于强化学习协同进化算法的自适应算法(QNSGA-Ⅱ);其次,引入状态空间和动作空间,并且以总体的平均适应度和种群多样性设计一种奖惩函数,来保证算法在迭代过程中的有效性;为了提高全局搜索与局部搜索的能力,提出改进的禁忌搜索算法对交叉变异后的种群进行更新。最后,为验证算法的有效性和优越性,对改进的禁忌搜索策略和Q-learning参数自适应策略进行有效性分析;并且将所提QNSGA-Ⅱ与其他多目标优化算法对比,验证算法在求解EEFJSP中的优越性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 Q-LEARNING 改进NSGA-Ⅱ 多目标优化
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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
19
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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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:1
20
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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