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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究 被引量:1
1
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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考虑双资源约束多转速的绿色柔性作业车间调度研究
2
作者 王玉芳 章殿清 +2 位作者 华晓麟 张毅 葛师语 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期2019-2027,共9页
考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法... 考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法的进化起点.在雇佣蜂完成搜索之后,引入新蜂种学习蜂,学习优秀蜜源的基因,降低搜索的随机性,提高搜索精度,并采用Q学习算子对学习概率进行自适应优化,保证蜜源多样性的同时加强算法的全局搜索能力.跟随蜂阶段设计一种动态邻域搜索策略,加入基于变速及平衡工人工作时长的邻域结构,提高跟随蜂的局部搜索能力.通过不同算法对拓展算例的对比验证所提算法的优越性. 展开更多
关键词 双资源约束 多转速 绿色柔性车间调度 多目标优化 人工蜂群算法 Q学习
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改进NSGA-III求解高维多目标绿色柔性作业车间调度问题 被引量:5
3
作者 徐宜刚 陈勇 +1 位作者 王宸 彭运贤 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2314-2329,共16页
为解决NSGA-III在求解上述模型存在初始解质量差与局部搜索效率低的问题,提出一种改进的NSGA-III(NSGA-III-TV)。基于MSOS编码,分别对OS和MS染色体采取不同混合初始化策略以提高初始解质量;基于关键路径,采用改进N6邻域结构进行邻域搜索... 为解决NSGA-III在求解上述模型存在初始解质量差与局部搜索效率低的问题,提出一种改进的NSGA-III(NSGA-III-TV)。基于MSOS编码,分别对OS和MS染色体采取不同混合初始化策略以提高初始解质量;基于关键路径,采用改进N6邻域结构进行邻域搜索,有效缩短完工时间并降低搜索盲目性,同时采用3种有效变异算子扩大算法搜索空间,提高后期收敛能力。结果表明:NSGA-III-TV在求解高维多目标柔性作业车间调度问题上具有较好的性能以及实用性,为企业生产制造车间的智能绿色转型升级提供了有力支持。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 高维多目标优化 关键路径 变邻域搜索
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基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究 被引量:30
4
作者 李益兵 黄炜星 吴锐 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1344-1350,1385,共8页
针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。... 针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括:设计了一种三维向量的编码和对应解码方案,在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力,在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比,以验证所建模型和所提算法的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 多目标优化 环境污染 人工蜂群算法
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考虑调整时间的绿色柔性作业车间调度研究 被引量:3
5
作者 卫少鹏 王婷 周彤 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第2期158-168,共11页
针对传统绿色车间调度未考虑机床调整时间的问题,对机床在调整模式下和加工模式下的完工时间和总能耗进行了研究。梳理了机床在不同模式下的能耗和完工时间特点,建立了带有调整时间的绿色柔性作业车间调度模型,利用加权归一法将多目标... 针对传统绿色车间调度未考虑机床调整时间的问题,对机床在调整模式下和加工模式下的完工时间和总能耗进行了研究。梳理了机床在不同模式下的能耗和完工时间特点,建立了带有调整时间的绿色柔性作业车间调度模型,利用加权归一法将多目标量纲进行了统一,提出了头脑风暴优化算法;采用了多层编码方式,优化了机器选择和工序排序问题;引进了在旧解的基础上产生新解和用数据分析方法筛选较优解的迭代方式,增强了局部和全局搜索能力;在MATLAB仿真平台对标杆案例和生产实例进行了测试。研究结果表明:基于改进头脑风暴优化算法的调度方案是可行和有效的;该算法的收敛精度更高、收敛速度更快。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 调整时间 头脑风暴优化算法 机器能耗
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一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法 被引量:8
6
作者 郑锦灿 邵立珍 雷雪梅 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第1期145-152,共8页
针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基... 针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 改进NSGA-Ⅱ 自适应算子 改进精英保留策略
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多因素柔性作业车间绿色调度的改进进化算法
7
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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改进黏菌优化算法求解绿色柔性作业车间天车调度问题
8
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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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
9
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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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题 被引量:1
10
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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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:1
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
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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
12
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
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带AGV数量约束的柔性作业车间调度问题研究
13
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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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法
14
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
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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
15
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
16
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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多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化
17
作者 张天瑞 朱广豪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期232-240,共9页
为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,... 为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,采用基于快速非支配排序和外部存储库的选择操作结合改进的交叉变异算子进行非支配解集更新,保证非劣解均匀分布;设置了3种领域结构,基于变领域搜索算法作对存储库中非支配解执行变邻域搜索,提高了局部搜索能力。通过测试算例仿真实验和案例应用,证明了所提算法在解决柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标优化问题的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性车间 集成调度 多目标优化 樽海鞘群算法 变领域搜索
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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
18
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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基于改进蛇优化算法的柔性作业车间调度研究
19
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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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
20
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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