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改进的混合遗传算法求解混合流水车间调度问题

改进的混合遗传算法求解混合流水车间调度问题

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作者：崔春红内蒙古大学

学位级别：硕士

混合流水车间调度问题(简称HFSP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题。一般很难精确地求出其最优解，人们都在寻找快速、有效的近似求解算法。混合流水车间调度问题是一般流水车间调度(FSP)问题和并行机调度问题的扩展，在流程制造业中比... 详细信息

混合流水车间调度问题(简称HFSP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题。一般很难精确地求出其最优解，人们都在寻找快速、有效的近似求解算法。混合流水车间调度问题是一般流水车间调度(FSP)问题和并行机调度问题的扩展，在流程制造业中比较常见。其研究具有重要的理论和实际意义。遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法，广泛应用于很多领域。本文首先从图论的角度阐述了几种车间调度之间的关系，描述混合流水车间调度问题。针对混合流水车间调度问题的特点，设计了一种新的编码方案，使搜索空间包含混合流水车间调度问题的所有半活动调度。在初始种群的产生中使用启发式规则加入了一些优良个体，加快了遗传算法的搜索速度。在单点交叉过程中引入了逆序数向量进行交叉，简化了自然数序列的交叉过程。在变异算法后增加用贪心算法进行局部搜索。经实例测试表明，改进后的遗传算法在解决HFSP的有效性和优越性。

关键词：遗传算法组合优化混合流水车间问题逆序数启发式规则

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求解批量流混合流水车间调度问题的改进飞蛾扑火算法

求解批量流混合流水车间调度问题的改进飞蛾扑火算法

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作者：杨婷大连交通大学

学位级别：硕士

混合流水车间调度问题((Hybrid Flow-shop Scheduling Problem,HFSP)的研究一直是学术界和制造业企业关注的热点。实际生产系统经常会遇到多种类大批量的生产调度问题,此类问题涉及到工件批次的划分以及所有子批的生产顺序和机器的选择... 详细信息

混合流水车间调度问题((Hybrid Flow-shop Scheduling Problem,HFSP)的研究一直是学术界和制造业企业关注的热点。实际生产系统经常会遇到多种类大批量的生产调度问题,此类问题涉及到工件批次的划分以及所有子批的生产顺序和机器的选择,合理的批次划分和调度可以有效提高生产效率,减少长时间待机而产生的高能耗。本文主要研究基于批量流的单目标和多目标HFSP问题,并采用飞蛾扑火算法对其进行求解。具体研究工作如下:针对批量流混合流水车间等量分批调度问题,以节约能耗为目标建立了该问题的混合整数规化模型。设计基于“最小能耗”两种不同的解码策略,并提出了一种有效的改进飞蛾扑火算法(improved moth-flame optimization algorithm,IMFO)来求解该问题。该算法对最佳火焰进行柯西变异以避免过早陷入局部最优,对较差火焰进行交叉和反转操作以提高求解质量。最后,通过与CPLEX和其他六种有效算法进行对比实验证明IMFO算法的有效性和优越性。针对同时考虑最小化最大完工时间和最小化总能耗的多目标批量流HFSP,提出了一种基于聚类的改进飞蛾扑火算法(clustering-based moth-flame optimization algorithm,CMFO)来求解该问题。该算法采用一种随种群递归衰减的火焰数量自适应调整策略来增强算法的全局开发和局部搜索能力。利用K-mean聚类算法对种群进行聚类,每个聚类的优秀飞蛾作为火焰,引导该类中飞蛾的局部搜索能力。同时对每个分类中的最佳火焰进行柯西变异以增强算法的开发能力,对较差火焰进行交叉和反转操作以提高求种群质量,通过正交实验法确定了CMFO算法参数。最后,通过对改进策略和其他三种多目标算法进行对比实验证明CMFO算法在计算效率和求解质量上都具有较大优势。

关键词：混合流水车间问题飞蛾扑火算法柯西变异批量流 K-means算法

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基于自适应混合粒子群算法的流水车间调度问题研究

基于自适应混合粒子群算法的流水车间调度问题研究

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作者：谢美华重庆三峡学院

学位级别：硕士

生产调度问题,作为企业生产管理的核心内容之一,研究和开发科学且高效的调度策略,对于提升企业的生产管理效率和整体生产效能有着显著的推动作用。流水车间调度问题（Flow Shop Scheduling,FSP）属于生产调度问题中的一种,普遍被认为是... 详细信息

生产调度问题,作为企业生产管理的核心内容之一,研究和开发科学且高效的调度策略,对于提升企业的生产管理效率和整体生产效能有着显著的推动作用。流水车间调度问题（Flow Shop Scheduling,FSP）属于生产调度问题中的一种,普遍被认为是一种难以解决的组合优化难题。因此,如何寻求更有效的解决策略,一直是智能优化领域众多专家学者研究的热点。本文通过对基本粒子群算法进行改进,分别提出解决置换流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Scheduling Problem,PFSP）和混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP）的自适应混合粒子群算法（Self-adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization,SHPSO）,并在对应调度问题的测试集上验证所提改进算法的有效性,其优化思想和方法可推广应用于其他类型的调度问题,包括但不限于生产调度、资源分配等方面。本文的具体研究工作如下:1.针对基本粒子群算法,设计了一种基于Q学习的自适应参数更新策略。本文对种群多样性、平均适应度和个体全局最优适应度按比例加权设计Q学习的状态集,根据基本粒子群算法参数特性设计动作集。利用Q学习算法在不同状态下控制粒子选择不同的动作,实现对解空间进行不同范围的搜索,平衡算法的探索和开发,提高粒子跳出局部最优解的概率。选取了10个测试函数验证算法的性能,实验结果表明本文所提策略与其他自适应策略相比,寻优能力更强、更稳定,在高维问题上的表现更好。基于上述策略,结合其他策略,成功设计了用于PFSP和HFSP的自适应混合粒子群算法,下文分别介绍。2.设计了针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题的自适应混合粒子群算法。本文结合自适应参数更新策略,引入了粒子停滞的判断方法,对陷入局部最优的全局极值使用迭代贪婪算法进行局部搜索,并在迭代贪婪算法的解构和构建过程中引入TB机制和Taillard加速算法进行改进,帮助粒子跳出局部最优。将所提算法在Rec测试集上与粒子群算法的不同变种进行对比,实验结果说明加入的改进策略能有效提高粒子群算法的求解质量和收敛能力。在Taillard测试集上的实验结果表明,对比其他改进的4种粒子群算法,RPD分别降低了91.6%、89.7%、85.0%和83.2%,说明所提算法能极大程度改善易陷入局部最优的问题,在求解质量上具有明显优势。3.设计了针对最小化最大完工时间的混合流水车间调度问题的自适应混合粒子群算法。根据粒子群算法的特点,首先对粒子种群进行分层,再对分层后的普通粒子和劣等粒子进行重新初始化和删减,对精英粒子进行解构和构建,最后对粒子种群的全局极值进行联合局部搜索,增加搜索到全局最优解的概率,并与自适应参数更新策略结合。实验结果表明在算例较小的Carlier测试集上对比其他3种改进算法,寻优率分别提高了5.12%、1.3%、5.12%,RPD分别降低了5.91%、0.78%、2.80%。在较大的Liao测试集上比较,实验结果均优于4种对比算法,验证了所提算法在求解混合流水车间调度问题上的有效性。

关键词：粒子群算法迭代贪婪算法 Q学习置换流水车间问题混合流水车间问题

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