基于Dueling-DQN的协同进化算法求解绿色分布式异构柔性作业车间调度问题

1

作者 夏良才 陈仕军 《现代制造工程》 北大核心 2025年第7期8-19,共12页

针对绿色分布式异构柔性作业车间调度问题(Green Distributed Heterogeneous Flexible Job shop Scheduling Problem,GDHFJSP),提出了基于竞争构架深度Q网络算法(Dueling Deep Q-Network,Dueling-DQN)的协同进化算法(Dueling-DQNCE),以... 针对绿色分布式异构柔性作业车间调度问题(Green Distributed Heterogeneous Flexible Job shop Scheduling Problem,GDHFJSP),提出了基于竞争构架深度Q网络算法(Dueling Deep Q-Network,Dueling-DQN)的协同进化算法(Dueling-DQNCE),以最小化最大完工时间和最小化总能耗为目标,选择Pareto前沿解,获得优质的解决方案。首先,在该算法的初始化阶段提出了两种初始化种群方法,有效改善初始解种群的质量。其次,在解码阶段使用活动调度方案能更全面地探索解空间,获取高质量的解。针对多目标问题,提出了快速比较法,能快速高效地得到Pareto前沿解。接着,提出了10种基于知识驱动的邻域搜索策略,并使用Dueling-DQN智能学习来为每个解选择合适的局部搜索策略,加快种群的收敛速度。为了验证Dueling-DQNCE的有效性,将Dueling-DQNCE与文献中最先进的基于深度Q网络的协同进化算法(Co-Evolution with Deep-Q-network,DQCE)在20个算例上进行比较。计算结果表明,Dueling-DQNCE在计算资源和解质量上都优于DQCE,验证了所提出算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 绿色分布式异构作业车间调度 协同进化 Pareto前沿解 竞争架构深度Q网络算法

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多种群混合进化算法求解带工序跳跃的分布式异构批量流混合流水车间调度问题

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作者 陈三燕 王学武 +1 位作者 王烨 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期228-241,共14页

针对以最小化最大完工时间、总流经时间、机器等待时间以及总加权提前时间和延迟时间为优化目标的带工序跳跃的分布式异构批量流混合流水车间调度问题,提出了一种多种群混合进化算法(Multi-Population Hybrid Evolutionary Algorithm,MP... 针对以最小化最大完工时间、总流经时间、机器等待时间以及总加权提前时间和延迟时间为优化目标的带工序跳跃的分布式异构批量流混合流水车间调度问题,提出了一种多种群混合进化算法(Multi-Population Hybrid Evolutionary Algorithm,MPHEA)。首先,给出每个优化目标的计算方式,并制定合适的编码方案。其次,设计了总种群与4个子种群之间的并行协同进化策略。在对总种群执行混合交叉算子和变异操作后,依据快速非支配排序和拥挤距离更新种群,从而确保总种群的多样性和优质解的保留。同时,从总种群中提取出部分解,形成了4个子种群,每个子种群专注于优化一个特定目标。总种群与子种群并行进化的方式使得子种群在各自方向上进化时能够避免过分偏重于某一个目标,从而实现多个目标的均衡优化。考虑到工序跳跃的操作对调度问题的影响,采用了相应的工序跳跃启发式规则。最后,通过仿真实验验证了MPHEA解决该调度问题的有效性和优越性。 展开更多

关键词 工序跳跃 分布式车间调度 批量流 异构工厂 高维多目标优化

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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

3

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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考虑能耗的分布式柔性作业车间调度问题研究 被引量：1

4

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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融入概率学习的混合差分进化算法求解绿色分布式可重入作业车间调度

5

作者 胡蓉 伍星 +1 位作者 毛剑琳 钱斌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期512-521,共10页

本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.... 本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP. 展开更多

关键词 差分进化 绿色调度 分布式调度 可重入作业车间调度问题

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带负载均衡的混合算法求解分布式异构作业车间调度问题

6

作者 方子丞 李新宇 高亮 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期977-989,共13页

针对以最小化最大完工时间为目标的分布式异构作业车间调度问题(DHJSP),本文提出了一种新的混合遗传禁忌搜索算法.首先,综合考虑工厂的工件总负载与最大机器负载,提出了一种新的工厂负载表达方式.其次,针对DHJSP总工序数不定的特性,提... 针对以最小化最大完工时间为目标的分布式异构作业车间调度问题(DHJSP),本文提出了一种新的混合遗传禁忌搜索算法.首先,综合考虑工厂的工件总负载与最大机器负载,提出了一种新的工厂负载表达方式.其次,针对DHJSP总工序数不定的特性,提出以最小化最大工厂负载为目标快速确定初始工件分配方案,并验证了方法的高效性.然后,新设计了两种考虑负载均衡的单工件转移邻域结构,根据工序调度的结果对工件分配方案进行局部搜索.最后,因DHJSP缺少标准算例和相关算法,在分布式同构作业车间调度问题(DJSP)上与现有算法进行对比,所提算法在TA算例的480个问题上更新了420个问题的最优解,其余60个问题取得了同等最优解.在随机生成的3个不同规模的异构算例中,所提算法也均取得了较好解,验证了所提方法的优越性. 展开更多

关键词 作业车间调度 分布式异构工厂 负载均衡 混合算法 最大完工时间

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基于强化学习的考虑运输资源分布式调度问题

7

作者 唐红涛 廖义峰 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期43-51,共9页

分布式车间调度问题在传统制造业中具有重要意义。然而,在实际生产过程中,各种加工资源通常是有限的,且在以往分布式调度问题中未考虑到。针对分布式工厂运输机器有限问题,提出一种基于强化学习的RLDE算法。分析并建立RLDE的自学习模型... 分布式车间调度问题在传统制造业中具有重要意义。然而,在实际生产过程中,各种加工资源通常是有限的,且在以往分布式调度问题中未考虑到。针对分布式工厂运输机器有限问题,提出一种基于强化学习的RLDE算法。分析并建立RLDE的自学习模型,同时设计了3种初始化策略来获得高质量种群。设计基于Q-learning的变异和变邻域策略,使种群能够选择合适的变异和邻域搜索方法。在多个著名的基准实例上对所提RLDE算法进行性能评估,并与4种先进算法进行了比较。结果表明:RLDE算法在解决分布式车间调度资源约束问题上表现出非凡的优越性。 展开更多

关键词 分布式作业车间调度 Q-LEARNING 资源约束 多目标优化

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多因素柔性作业车间绿色调度的改进进化算法

8

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

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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究

9

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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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

10

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：1

11

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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考虑工件运输时间的分布式柔性作业车间调度

12

作者 余佳林 姚锡凡 +1 位作者 单文俊 王桂茂 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第6期185-192,共8页

为求解考虑工件在机器间运输时间的分布式柔性作业车间调度问题(DFJSPTW),提出了一种基于延迟接受爬山算法(LAHC)的改进算法,并建立起以最大完工时间为优化目标的数学模型。针对DFJSPTW的几个耦合性子问题,工序排序和机器选择、工厂分... 为求解考虑工件在机器间运输时间的分布式柔性作业车间调度问题(DFJSPTW),提出了一种基于延迟接受爬山算法(LAHC)的改进算法,并建立起以最大完工时间为优化目标的数学模型。针对DFJSPTW的几个耦合性子问题,工序排序和机器选择、工厂分配采用了基于工序、机器、工厂的三层染色体编码方式去解决,而小车分配则提出了一种考虑负载均衡化的调度规则;为提高生成解的质量,初始化染色体时工厂和机器序列分别考虑了负载平衡;局部搜索过程中,算法设计了4种邻域搜索算子并提出了一种符合DFJSPTW的变邻域搜索策略,在变换邻域搜索算子时还引入了化学反应算法中的单分子反应搜索机制,用于加强算法的综合搜索能力。通过数值实验验证了变邻域搜索策略和引入单分子反应搜索机制的有效性,同时通过改进算法与GA_OP、GA_JS算法的对比实验,进一步验证了所提算法求解DFJSPTW问题的优越性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度问题 分布式调度 工件运输时间 单目标优化

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考虑异构AGV的柔性作业车间集成调度

13

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

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改进鲸鱼算法求解分布式装配柔性作业车间生产与配送联合调度问题 被引量：10

14

作者 唐红涛 沈毅 +1 位作者 张伟 汪开普 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期1982-1990,共9页

针对一类先加工后装配的离散生产模式,研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况,考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本,以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标,提出一... 针对一类先加工后装配的离散生产模式,研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况,考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本,以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标,提出一种改进鲸鱼算法。针对联合调度的多阶段调度过程,设计了一种基于工序、产品、工厂、机器和车辆的五层编码策略;根据各阶段的特点提出了相应的混合种群初始化策略,以提高解的质量;以加强种群中领头鲸鱼个体与普通鲸鱼个体的联系为导向,改进了鲸鱼觅食的搜索操作并提出四种邻域结构,以增强算法的全局探索和局部搜索能力。最后,通过仿真实验,对比相关研究领域的多种算法来验证所提算法在收敛速度和求解质量等方面的优势,并且将联合调度与分阶段调度进行实验对比,验证了联合调度的优越性。 展开更多

关键词 分布式装配柔性作业车间 联合调度 鲸鱼算法 库存成本

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混合遗传算法在分布式车间作业调度中的应用 被引量：7

15

作者 杨敬松 夏秀峰 崔广才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第19期213-215,225,共4页

分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域。该文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GA... 分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域。该文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果。与其他方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法。 展开更多

关键词 分布式车间作业调度 遗传算法 混合遗传算法

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基于合同网的作业车间分布式合作调度策略 被引量：3

16

作者 刘伟 金雁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第2期77-82,共6页

本文在利用面向对象(Object-Oriented)的表达方法描述作业车间生产调度模型的基础上,提出一种基于合同网(Contract-Net)的分布式合作调度策略.

关键词 作业车间 合同网 调度 分布式

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差分进化算法求解分布式柔性作业车间调度问题 被引量：33

17

作者 吴秀丽 刘夏晶 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2539-2558,共20页

经济全球化使制造业从单工厂模式转变为多工厂协同生产模式,制造资源异地化、客户需求多样化使得多工厂的分布式调度难度急剧增加,为此研究了分布式柔性作业车间调度问题。首先建立了该问题的双目标优化模型,同时优化总成本和提前/延期... 经济全球化使制造业从单工厂模式转变为多工厂协同生产模式,制造资源异地化、客户需求多样化使得多工厂的分布式调度难度急剧增加,为此研究了分布式柔性作业车间调度问题。首先建立了该问题的双目标优化模型,同时优化总成本和提前/延期惩罚。然后提出改进的差分进化算法,设计了两种变异机制以及两种交叉方式,结合模拟退火的鲁棒性进行局部搜索,并结合贪婪和带精英策略的快速非支配排序遗传算法的选择思想设计选择操作,产生下一代继续进行迭代进化。最后,通过综合实验证明了所提模型和算法能够很好地求解此类问题。 展开更多

关键词 分布式柔性作业车间调度问题 多工厂协同生产 改进差分进化算法 双目标优化模型 总成本 提前/延期惩罚

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混合麻雀算法求解带准备时间的分布式柔性作业车间调度问题 被引量：1

18

作者 秦红斌 常永顺 +2 位作者 唐红涛 张峰 王玲军 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-11,32,共12页

分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多... 分布式制造模式因多工厂/车间协同生产而使其制造环境存在多样性和多变性。研究了考虑零件加工前的动态准备时间的分布式柔性作业车间调度问题(Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem, DFJSP)。针对缸体零件加工阶段存在多工位零件装夹定位、拆卸和换刀等动态准备时间的实际生产情况,建立了以完工时间、碳排放和订单拖期为目标的DFJSP模型;提出了一种混合麻雀算法(Hybrid Sparrow Search Algorithm, HSSA)对上述模型进行求解。HSSA算法根据模型特点,采用了三层编码方式和多种群初始化策略,设计了一种三层变邻域搜索结构,引入了POX、PMX交叉算子和高斯变异算子来完成交叉、变异操作,同时设计了一种基于支配关系的精英选择策略。通过仿真及与其他算法的对比分析,验证了HSSA算法的优越性和可靠性。 展开更多

关键词 准备时间 分布式柔性作业车间调度问题 混合麻雀算法 三层变邻域搜索结构

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超启发式交叉熵算法求解分布式装配柔性作业车间调度问题 被引量：9

19

作者 罗文冲 钱斌 +2 位作者 胡蓉 张长胜 向凤红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1551-1568,共18页

本文针对一类新型两阶段分布式装配柔性作业车间调度问题(DAFJSP),建立问题模型,以最小化最大完工时间为优化目标并提出一种超启发式交叉熵算法(HHCEA)进行求解.首先,设计基于工序序列、工厂分配和产品序列的三维向量编码规则和结合贪... 本文针对一类新型两阶段分布式装配柔性作业车间调度问题(DAFJSP),建立问题模型,以最小化最大完工时间为优化目标并提出一种超启发式交叉熵算法(HHCEA)进行求解.首先,设计基于工序序列、工厂分配和产品序列的三维向量编码规则和结合贪婪策略的解码规则,同时提出4种启发式方法以提高初始解的质量.然后,设计高低分层结构的HHCEA,高层为提高对搜索方向的引导性,采用交叉熵算法(CEA)学习和积累优质排列的信息,其中各排列由结合问题特点设计的11种启发式操作(即11种有效的邻域操作)构成;低层为增加在解空间中的搜索深度,将高层确定的每个排列中的启发式操作依次重复执行指定次数并在执行过程中加入基于模拟退火的扰动机制,以此作为一种新的启发式方法执行搜索.最后,通过仿真实验与算法对比验证HHCEA可有效求解DAFJSP. 展开更多

关键词 分布式装配柔性作业车间调度 启发式方法 交叉熵算法 超启发式算法

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面向航空结构件的双资源分布式柔性调度研究

20

作者 王玉芳 章殿清 +2 位作者 华晓麟 姚彬彬 陈凡 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2722-2740,共19页

考虑航空结构件生产中精工序的员工约束和分布式多工厂协作需求,建立双资源约束分布式柔性作业车间调度模型。提出一种基于关键工厂的混合灰狼优化算法来解决该问题。针对模型的工厂选择、工序排序、机器选择以及员工选择4个子问题,设计... 考虑航空结构件生产中精工序的员工约束和分布式多工厂协作需求,建立双资源约束分布式柔性作业车间调度模型。提出一种基于关键工厂的混合灰狼优化算法来解决该问题。针对模型的工厂选择、工序排序、机器选择以及员工选择4个子问题,设计了4层编码及新型解码方式以避免机器员工的使用冲突。结合模型的工厂约束和员工约束特征,设计一种新的狼群捕猎和猎物搜索机制,保证种群多样性的同时提高算法全局探索能力。针对分布式特性,设计基于关键工厂的局部搜索策略,提高算法的局部搜索能力。通过扩展标准算例和航空结构件实例分析,验证了所提算法求解双资源约束分布式柔性调度的有效性。 展开更多

关键词 航空结构件 分布式柔性作业车间调度 双资源约束 关键工厂 灰狼优化算法

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