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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究
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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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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:4
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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:29
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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
4
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
5
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
6
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
7
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
8
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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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
9
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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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法
10
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
11
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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多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化
12
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
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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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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度
14
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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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
15
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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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
16
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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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
17
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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考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度 被引量:4
18
作者 张洪亮 徐公杰 +1 位作者 鲍蔷 余乐安 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3111-3124,共14页
针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采... 针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采用均衡加工时间和能耗的种群初始化方法产生高质量的初始种群。为了将解转化为可行有效的调度方案,设计了带有预维护动态调整策略和考虑运输时间的贪婪插入解码方法。根据解的不同情况,采用不同的方式更新个体。将本文设计的算法与常用的多目标优化算法在18组不同规模的测试算例下进行对比分析,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法能够有效解决考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度问题。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 运输时间 预维护 能耗 多目标离散Jaya算法
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考虑转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度
19
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
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考虑异构AGV的柔性作业车间集成调度
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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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