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基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题

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工业工程与管理 2024年

作者：唐红涛刘歆张伟雷德明汪开普武汉理工大学机电工程学院武汉理工大学自动化学院

针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式，研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标，建立混合整数规划模型，并提出一种基于Q-learning的改进人工... 详细信息

针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式，研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标，建立混合整数规划模型，并提出一种基于Q-learning的改进人工蜂群算法进行求解。首先，针对两阶段调度问题特点，设计了一种基于工序、工厂、机器和产品的四层编码策略。其次，提出了一种混合种群初始化方法来提高初始解的质量以及算法的收敛性能。接着设计了基于9种状态和8个动作的Q-learning算法及奖励函数，将Q-learning算法融入整个蜂群算法框架中，使其在雇佣蜂阶段自适应选择搜索方式。在观察蜂阶段，设计了四种基于关键工厂和工序的邻域结构，同时在侦查蜂阶段与精英个体进行交互来更新个体，提高了算法的局部搜索能力。最后设计拓展算例，并以不同的算法进行对比实验，证明了本文提出的基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题的有效性。

关键词： Q-learning 改进人工蜂群算法分布式装配柔性作业车间绿色调度

考虑排队因素的多车型车辆配置与路径协同优化

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机械工程学报 2024年第4期60卷 458-472页

作者：唐红涛魏书鹏李西兴雷德明汪开普武汉理工大学机电工程学院武汉430070 机器人与智能制造湖北省工程研究中心武汉430070 湖北工业大学机械工程学院武汉430068 湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室武汉430068 武汉理工大学自动化学院武汉430070

针对制造企业内车辆物流水平低、效率低、成本高等问题,考虑多车型、多品种货物以及车辆排队等待、车辆数量受限等因素,建立以总物流完成时间、总行驶里程、总物流成本为目标的车辆配置与路径协同优化模型。针对问题特征,提出一种混合... 详细信息

针对制造企业内车辆物流水平低、效率低、成本高等问题,考虑多车型、多品种货物以及车辆排队等待、车辆数量受限等因素,建立以总物流完成时间、总行驶里程、总物流成本为目标的车辆配置与路径协同优化模型。针对问题特征,提出一种混合离散麻雀搜索算法进行求解。在算法中,设计基于Tent混沌序列的反向学习初始化策略,以提高种群的多样性;针对不同麻雀种群,设计离散化策略以适应问题的离散特征;结合车型与路径特征,构造多种局部搜索策略,以提高算法的局部搜索能力;引入模拟退火Metropolis准则,并设计多目标解的保留策略,以避免算法陷入局部最优。通过对某水泥企业的实际车辆物流案例分析,验证所提策略的有效性以及所提算法的优越性。所得物流方案可以有效降低11%的物流成本,提高19.8%的物流效率,并减少29.1%的车辆行驶里程。

关键词：多车型车辆路径车辆配置混合离散麻雀搜索算法多目标优化车辆排队

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川滇地区地震动预测模型研究

山西地震 2024年第2期 1-6页

作者：雷德明彭海斌来庆辉邹育麟栗怀广四川沿江攀宁高速公路有限公司四川西昌615000 江汉大学省部共建精细爆破国家重点实验室湖北武汉430056 西南交通大学土木工程学院四川成都610000

近年来随着强震台站的兴建,获得大量的真实地震动记录。为运用地震动记录开展更多研究,探讨建立川滇地区地震动预测模型。本文基于真实地震动记录和随机效应回归算法提出地震动预测模型思路;通过选取特定区域并收集地震动数据,建立地震... 详细信息

近年来随着强震台站的兴建,获得大量的真实地震动记录。为运用地震动记录开展更多研究,探讨建立川滇地区地震动预测模型。本文基于真实地震动记录和随机效应回归算法提出地震动预测模型思路;通过选取特定区域并收集地震动数据,建立地震动预测模型;利用残差分析法,研究地震动预测模型的性能;通过与国内外典型的地震动预测模型进行对比,论证所提方法的有效性。研究结果表明,提出的地震动预测模型能较好地预测地震动强度参数。

关键词：残差真实地震动记录随机效应预测模型

求解多目标不相关并行机调度问题的多群体人工蜂群算法

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控制与决策 2022年第5期37卷 1174-1182页

作者：雷德明杨海武汉理工大学自动化学院武汉430070

针对具有预防性维修(PM)和顺序相关准备时间(SDST)的不相关并行机调度问题,提出一种多群体人工蜂群算法(MABC)以同时最小化完工时间和总延迟时间.该算法将雇佣蜂分割成s个雇佣蜂群,除最差雇佣蜂群外,每个雇佣蜂群都对应1个跟随蜂群.结合... 详细信息

针对具有预防性维修(PM)和顺序相关准备时间(SDST)的不相关并行机调度问题,提出一种多群体人工蜂群算法(MABC)以同时最小化完工时间和总延迟时间.该算法将雇佣蜂分割成s个雇佣蜂群,除最差雇佣蜂群外,每个雇佣蜂群都对应1个跟随蜂群.结合2个目标函数、PM和SDST的特征设计3种邻域搜索,采用全局搜索和邻域搜索的不同组合实现雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段,并引入两种淘汰过程.通过大量实验测试MABC新策略和搜索性能,计算结果验证了新策略的有效性和MABC的搜索优势.

关键词：预防性维修顺序相关准备时间不相关并行机调度人工蜂群算法

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基于协作蛙跳算法的可重入混合流水车间调度

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 125-130页

作者：雷德明刘敬裕武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

针对可重入混合流水车间调度问题(RHFSP),提出一种协作蛙跳算法(CSFLA),以同时最小化最大完成时间和总延迟时间.给出了模因组的解质量和进化质量评价方法,根据进化质量确定最多两对模因组,在每对的两个模因组之间执行交换搜索次数和搜... 详细信息

针对可重入混合流水车间调度问题(RHFSP),提出一种协作蛙跳算法(CSFLA),以同时最小化最大完成时间和总延迟时间.给出了模因组的解质量和进化质量评价方法,根据进化质量确定最多两对模因组,在每对的两个模因组之间执行交换搜索次数和搜索能力的动态协作,并运用动态多邻域搜索(DMNS)和自学习过程改善算法性能.运用大量实例进行仿真实验,实验结果表明:CSFLA的新策略有效,且在多目标RHFSP优化方面具有较强的优势.

关键词：混合流水车间调度蛙跳算法多目标优化可重入进化质量

考虑批处理机的绿色模糊混合流水车间调度问题研究

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控制与决策 2023年

作者：王静雷德明武汉理工大学自动化学院

针对考虑批处理机(Batch processing machines, BPM)和部分阶段无优先关系的绿色模糊混合流水车间调度问题(Energy-efficient fuzzy hybrid flow shop scheduling problem, EFHFSP),提出了一种动态人工蜂群(Dynamical artificial bee colony, DABC)算法以同时最小化最大模糊完成时间和模糊总能耗.给出了基于种群评估的种群裁定方法以在每一代动态决定雇佣蜂种群和跟随蜂种群,并应用了动态雇佣蜂阶段、基于自适应交流的跟随蜂阶段、多样性强化策略以及自适应侦察蜂阶段.进行了仿真实验,实验结果表明DABC在求解考虑BPM和部分阶段无优先关系的EFHFSP方面具有较强的优势.

关键词：绿色混合流水车间模糊调度人工蜂群算法批处理机优先关系

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基于蛙跳算法的分布式装配混合流水车间调度

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第12期51卷 37-44页

作者：蔡劲草王雷雷德明安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室安徽芜湖241000 武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

为了降低延迟交货率,针对以总延迟时间为优化目标的分布式装配混合流水车间调度问题,提出基于Q-学习的蛙跳算法.设计了问题的三串编码方法,并给出解码过程.将Q-学习嵌入到蛙跳算法的模因组搜索过程中,Q-学习算法包括由全局搜索、邻域搜... 详细信息

为了降低延迟交货率,针对以总延迟时间为优化目标的分布式装配混合流水车间调度问题,提出基于Q-学习的蛙跳算法.设计了问题的三串编码方法,并给出解码过程.将Q-学习嵌入到蛙跳算法的模因组搜索过程中,Q-学习算法包括由全局搜索、邻域搜索和解的接收准则组成的动作集合,和基于种群精英解和离散度而构建的6种状态.在算法运行过程中,根据种群的状态,利用Q-学习动态地选择执行的模因组搜索策略.实验结果表明:与现有算法相比,基于Q-学习的蛙跳算法在112个实例中均能获得更好或者相同的结果,表明基于Q-学习的蛙跳算法在求解考虑运输和装配的分布式混合流水车间调度问题方面具有较强优势.

关键词：分布调度车间调度混合流水车间运输装配蛙跳算法 Q-学习

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考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度

系统仿真学报 2023年第12期35卷 2560-2569页

作者：郑友莲雷德明湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

针对考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度问题(unrelated parallel machine scheduling problem,UPMSP),提出一种动态人工蜂群算法(dynamical artificial bee colony,DABC),实现最小化最大完成时间。给出一种新的编码方法和解码过... 详细信息

针对考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度问题(unrelated parallel machine scheduling problem,UPMSP),提出一种动态人工蜂群算法(dynamical artificial bee colony,DABC),实现最小化最大完成时间。给出一种新的编码方法和解码过程,并构建2个初始蜂群;提出一种蜂群评估策略,以动态确定雇佣蜂群和跟随蜂群;在雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段采用不同搜索策略,以增强算法的探索能力。实验结果表明:DABC的新策略合理有效,且该算法在求解UPMSP时收敛性、平均值和稳定性更强,显示出较强的搜索性能。

关键词：不相关并行机调度附加资源学习效应人工蜂群算法

基于新型教学优化算法的低碳柔性作业车间调度

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控制与决策 2017年第9期32卷 1621-1627页

作者：雷德明武汉理工大学自动化学院武汉430070

针对低碳柔性作业车间调度问题,提出一种基于新型优化机理的教学优化(TLBO)算法,以同时最小化总碳排放和平均延迟时间.利用3个串对问题的3个子问题单独编码,其主要步骤为教师的自学阶段和教学阶段,并运用多邻域搜索和全局搜索分别模拟... 详细信息

针对低碳柔性作业车间调度问题,提出一种基于新型优化机理的教学优化(TLBO)算法,以同时最小化总碳排放和平均延迟时间.利用3个串对问题的3个子问题单独编码,其主要步骤为教师的自学阶段和教学阶段,并运用多邻域搜索和全局搜索分别模拟教师的自学和教学活动.计算实验和结果分析表明,TLBO对于所研究的问题具有较强的搜索能力.

关键词：柔性作业车间调度教学优化算法总碳排放低碳调度