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基于交叉选择的变邻域蜂群算法求解置换流水车间调度问题

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制造技术与机床 2023年第5期 179-187页

作者：亓祥波王宏伟马志强沈阳大学机械工程学院辽宁沈阳110000

针对置换流水车间调度问题的特性,设计了一种基于交叉选择的变邻域蜂群算法。首先,算法在初始化种群阶段加入了NEH启发式算法,进而提高初始解的质量。在算法迭代的初期引入了差分进化算子进行交叉与选择,从而提高解的多样性。在算法的... 详细信息

针对置换流水车间调度问题的特性,设计了一种基于交叉选择的变邻域蜂群算法。首先,算法在初始化种群阶段加入了NEH启发式算法,进而提高初始解的质量。在算法迭代的初期引入了差分进化算子进行交叉与选择,从而提高解的多样性。在算法的局部搜索阶段对50%最优个体加入了交换与逆序两种变邻域操作,增强了算法的搜索能力。通过正交实验选择合适的参数,在Car、Rec以及Taillard标准测试集上进行仿真实验,结果表明所提算法优于与之对比的其他群智能算法。最后,以最小化最大完工时间为寻优目标对某公司轮胎产品生产线上的作业排产问题进行求解,求解结果优于对比的算法,进一步验证所提算法在求解PFSP上的有效性。

关键词：置换流水车间调度蜂群算法局部搜索基准问题最小化最大完工时间

基于链接学习的生物地理学算法求解置换流水车间调度问题

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运筹与管理 2023年第5期32卷 1-8页

作者：赵衡刘颖艳付礼鹏天津理工大学管理学院天津300384 南开大学旅游与服务学院天津300350 天津大学管理与经济学部天津300072

针对置换流水车间调度问题的特性,提出了一种基于链接学习的生物地理学算法(Biogeography-based optimization based on linkage learning,LLBBO)来对其求解。算法以生物地理学算法为架构,使用反向学习方法(Opposition-based learning,OBL)生成初始解,依据群体适应度值将群体分为优秀群体和劣势群体,使用信息熵的概念以及数理统计方法通过对这两个群体进行统计,分别建立概率矩阵模型以构建一种链接学习模型称为链接区块,使用链接区块依照算法迁移率对群体进行迁移操作实现群体更新。为进一步改善算法的搜寻性,提出一种NEH序列重组法对解序列执行局部搜索以进一步提高适应度。最后运用所提的LLBBO算法通过对基准例题的仿真测试和算法比较验证了所提算法的有效性。

关键词：置换流水车间调度信息熵链接学习生物地理学算法 NEH算法

考虑序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度算法

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武汉科技大学学报 2021年第6期44卷 452-458页

作者：姚康唐秋华张子凯蒙凯武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

针对带有序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度问题,将传统的迭代贪婪算法与非支配排序相融合,提出一种多目标迭代贪婪算法。设计了混合多种策略的启发式初始化方法,以得到综合性能较优的初始解集;设计了与问题规模以及非支配解在... 详细信息

针对带有序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度问题,将传统的迭代贪婪算法与非支配排序相融合,提出一种多目标迭代贪婪算法。设计了混合多种策略的启发式初始化方法,以得到综合性能较优的初始解集;设计了与问题规模以及非支配解在解空间的分布特点相适应的重启机制,能够在算法进化到一定程度时扩展搜索广度,从而提高算法性能。通过对多个不同规模的标准案例进行测试,验证了改进算子和所提算法的有效性。

关键词：置换流水车间调度序列相关调整时间多目标优化迭代贪婪算法非支配排序

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求解置换流水车间调度的离散狼群算法

控制工程 2020年第2期27卷 288-296页

作者：谢锐强张惠珍上海理工大学管理学院上海200093

针对置换流水车间调度问题的具体特性,模拟自然界中狼群捕猎行为设计了一种离散狼群算法。采用基于工件序列的编码方式,反向学习初始化种群提高算法收敛速度。对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为进行重新设计,使得算法不易... 详细信息

针对置换流水车间调度问题的具体特性,模拟自然界中狼群捕猎行为设计了一种离散狼群算法。采用基于工件序列的编码方式,反向学习初始化种群提高算法收敛速度。对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为进行重新设计,使得算法不易陷入局部最优。同时,运用Taguchi试验设计方法对算法参数设置进行灵敏度分析,并确定出最优的参数组合。最后,运用离散狼群算法对Car、Reeves以及Taillard标准测试集进行仿真测试,与其他智能优化算法进行比较,验证了所提出算法的可行性,为求解置换流水车间调度问题提供了更加有效的一种方法。

关键词：离散狼群算法群智能优化算法置换流水车间调度最小化最大完工时间

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基于HDABC算法的置换流水车间调度策略

控制工程 2017年第9期24卷 1925-1929页

作者：刘刚黄崇争南宁职业技术学院现代教育技术中心南宁530008 广西建设职业技术学院信息中心南宁530008

为了最小化置换流水车间调度问题的完工时间,提出了一种基于混合离散人工蜂群(Hybrid Discrete Artificial Bee Colony)算法的置换流水车间调度算法。首先,根据NEH启发式算法,由贪心随机自适应搜索算法(GRASP)产生蜂群的质量和多样性。... 详细信息

为了最小化置换流水车间调度问题的完工时间,提出了一种基于混合离散人工蜂群(Hybrid Discrete Artificial Bee Colony)算法的置换流水车间调度算法。首先,根据NEH启发式算法,由贪心随机自适应搜索算法(GRASP)产生蜂群的质量和多样性。然后利用诸如插入、交换、路径重连、GRASP之类的离散算子及算法来为采蜜蜂、观察蜂、侦测蜂寻求解决方案。最后,为了提高该算法的性能,在局部搜索算法融合混合策略。最后进行了对比实验,实验数据表明,该算法较于其他启发式方法,解的平均百分比误差整体要小,同等条件下调度的总完工时间要缩短7倍。

关键词：置换流水车间调度混合离散人工蜂群算法启发式算法

基于遗传变邻域算法的置换流水车间调度问题研究

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基于遗传变邻域算法的置换流水车间调度问题研究

作者：王书婷华中科技大学

学位级别：硕士

置换流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Scheduling Problem，PFSP）在实际生产制造中广泛存在，对该类问题进行研究可以有效提高企业的生产效率，从而降低制造成本，更好的实现企业的经济目标。PFSP是一个NP-hard问题，近年来... 详细信息

置换流水车间调度问题（Permutation Flow Shop Scheduling Problem，PFSP）在实际生产制造中广泛存在，对该类问题进行研究可以有效提高企业的生产效率，从而降低制造成本，更好的实现企业的经济目标。PFSP是一个NP-hard问题，近年来，许多元启发式算法在求解该类问题的过程中显示出了较好的效果。目前，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是求解组合优化问题的高效智能算法，而变邻域搜索（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种有效的局部搜索算法。本文通过组合GA和VNS的各自优势，提出一种混合优化算法来求解PFSP及其拓展问题——带准备时间的PFSP，具体研究内容如下：对于单目标PFSP，本文通过改进GA并结合VNS提出了一种遗传变邻域算法（GeneticAlgorithm Variable Neighborhood Search，GAVNS）。混合算法基于GA的基本思想，通过引入外部档案集改进GA的信息共享机制，提高求解质量，并结合VNS算法，提高算法的局部搜索能力，使得算法能够有效跳出局部最优。然后对相关基准实例进行求解，并将所得结果与其他文献进行比较，验证了该算法的有效性。对于带准备时间的PFSP，将提出的混合GAVNS对带准备时间的单目标PFSP进行求解。并对标准测试实例进行实验比较，验证了混合GAVNS在求解这类问题上的有效性。考虑到实际生产中往往存在多个目标需要同时优化的情况，将混合算法结合多目标技术，设计了一种基于Pareto思想的多目标混合遗传算法（Multiple Objective hybridGenetic Algorithm，MOHGA），用来求解带准备时间的多目标PFSP。多目标算法采用锦标赛选择从Pareto解集中选出其中拥挤距离较大的个体存入外部档案集，使所得最优解集具有更好的分散性。最后对标准实例进行测试比较，验证了MOHGA的有效性。最后，进行了全文总结，并对遗传变邻域算法及流水车间调度问题的深入研究进行了展望。

关键词：遗传算法变邻域搜索置换流水车间调度准备时间多目标问题

基于滤波波束搜索算法的多目标置换流水车间调度

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基于滤波波束搜索算法的多目标置换流水车间调度

作者：王瀚鹏沈阳大学

学位级别：硕士

经济全球化是人类发展历程中的重要节点,伴随着经济全球化的日益深入以及科技对人类产生越来越大的影响,生产调度也已成为企业是否能在市场中确定其地位的重要指标。企业想要在竞争日益激烈的市场上存活,就必须大力提升车间调度的实力,... 详细信息

经济全球化是人类发展历程中的重要节点,伴随着经济全球化的日益深入以及科技对人类产生越来越大的影响,生产调度也已成为企业是否能在市场中确定其地位的重要指标。企业想要在竞争日益激烈的市场上存活,就必须大力提升车间调度的实力,所以车间调度问题作为研究重点被制造企业广泛关注。现实生活中,多目标置换流水车间调度问题在众多企业生产线上较为常见,具有十分重要的研究意义,是许多专家学者争相研究的热点问题。在实际生产中,许多制造业车间需要处理多目标车间调度问题,并且这些目标之间相互关联,较为复杂。如何完美地解决多目标置换流水车间调度问题,既达到企业的生产目标又能使客户满意,使得多方共同获利,是本文研究多目标置换流水车间调度问题的主要目的。为求解以最小化最大完工时间和最小化提前延迟时间为目标的多目标置换流水车间调度问题,本文基于滤波波束散发原理提出一种改进滤波波束搜索算法(Filtered Beam Search Algorithm,FBSA),该改进算法以滤波波束搜索算法为框架,分别对候选方案进行比较筛选,最后得出最优方案,具体的改善工作如下:首先,构建基于最小化最大完工时间和提前延误时间的多目标线性规划模型,并采用主次分段式多目标求解法对模型进行求解,并应用改进NEH(Nawaz-Enscore-Ham)算法提升提升滤波初始波束散发精度,增加滤波散发数量,得出初始解,确定最优个体;其次,提出基于精英选择策略的滤波波束搜索算法,该算法将精英选择策略与滤波波束搜索法融合,通过对有“希望”的迭代节点进行局部搜索和全局搜索,用以确定筛选出的最优解;最后,通过仿真实例对滤波波束搜索算法与其他算法在最优解偏差百分比、平均错误率和改进百分比三个指标进行对比,验证滤波波束搜索算法在求解所提问题的高效性和稳定性。

关键词：滤波波束搜索算法置换流水车间调度混合整数线性规划模型精英选择策略两阶段法

基于改进鲸群算法的置换流水车间调度问题的应用研究

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基于改进鲸群算法的置换流水车间调度问题的应用研究

作者：王国顺辽宁科技大学

学位级别：硕士

置换流水车间调度问题通过合理的安排工件在机器上的加工顺序实现最大完工时间的最小化,从而达到提高生产效率和机器利用率的目的。然而,置换流水车间调度问题从本质上讲属于整数规划问题,是一类NP-Hard问题,它的求解方法一直受到研究... 详细信息

置换流水车间调度问题通过合理的安排工件在机器上的加工顺序实现最大完工时间的最小化,从而达到提高生产效率和机器利用率的目的。然而,置换流水车间调度问题从本质上讲属于整数规划问题,是一类NP-Hard问题,它的求解方法一直受到研究者的关注。为此,本文以置换流水车间调度问题为研究对象,并采用鲸群算法来求解置换流水车间调度问题。本文的主要工作包括:首先,传统的鲸群算法中搜索猎物行为是通过在解空间中随机选取一个点作为猎物位置,然后执行包围猎物操作。既然猎物位置是随机选择的,则通过包围行为产生的鲸鱼位置也是随机的,因此新产生的鲸鱼就有可能落在鱼群密度较大的区域,而不利于提高算法的全局搜索能力。为了克服上述的问题,本文提出基于拥挤度检测结果来调整鲸鱼位置,从而提高鲸鱼落在鱼群稀疏区域的概率,在一定程度上,平衡鲸群算法的全局开发性和局部勘探性。其次,由于鲸群算法是针对求解连续问题提出的,但实际流水车间调度问题属于整数规划问题。为此,本文采用按鲸鱼位置大小进行排序的整数编码,建立鲸鱼位置与调度可行解之间的一一对应关系,将改进鲸鱼算法应用到求解置换流水车间调度问题。再次,为了进一步提高鲸群算法解决整数规划问题的能力,本文改进鲸群算法中搜索猎物的策略,提出采用适应于整数规划的局部搜索策略(互换法、插入法和逆序法)生成鲸鱼位置,并采用基于拥挤度的选择策略选择鲸鱼,在一定程度上提高鲸群的多样性,改善鲸群算法的全局搜索能力。最后,为了验证本文所提出算法的有效性,将算法应用到求解不同规模的Taillard类和car类标准调度问题中,仿真结果证明了本文算法的有效性。

关键词：置换流水车间调度鲸群算法局部搜索策略智能计算

蛙跳算法及其在置换流水车间调度中的应用研究

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蛙跳算法及其在置换流水车间调度中的应用研究

作者：郑章元华中科技大学

学位级别：硕士

流水车间生产模式广泛应用于现代制造企业中,因此流水车间调度成为实际生产制造车间中十分常见且重要的一类排产方式,也是车间调度研究的一个热点问题。在实际生产中,一个优秀的调度排序,能够保证生产活动的稳步进行,提高资源利用率,保... 详细信息

流水车间生产模式广泛应用于现代制造企业中,因此流水车间调度成为实际生产制造车间中十分常见且重要的一类排产方式,也是车间调度研究的一个热点问题。在实际生产中,一个优秀的调度排序,能够保证生产活动的稳步进行,提高资源利用率,保证交货完工时间,满足客户多样化的需求。在理论上,该问题代表了一类组合优化问题,如能有效的求解对于解决其他优化问题有很强的指导意义。本文针对置换流水车间调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem, PFSP),以最小化最大完工时间make span为目标,提出了一种改进蛙跳算法求解。为了使研究的问题更具有普遍性与代表性,深入系统地研究了多目标置换流水车间调度问题(Multi-objective PFSP,MPFSP),提出了与之适应的多目标改进蛙跳算法进行求解。首先,系统阐述了蛙跳算法的优化原理与操作流程,以及在各个优化领域的应用情况。针对蛙跳算法局部搜索能力较弱的问题,通过结合粒子群算法的个体更新策略,提出了改进蛙跳算法。通过对连续函数优化问题求解,验证了算法改进的有效性,新的算法在优化结果与收敛速度上明显优于标准蛙跳算法与粒子群算法。其次,针对以最小化make span为目标的PFSP,应用改进蛙跳算法进行求解。为使算法适用于离散组合优化问题的求解,采用基于随机键表示法的规则设计了算法编码。同时,为提高初始解的质量,采用改进的NEH启发式算法生成多样性的初始解。在减少计算时间方面,充分利用该问题的可逆性原理计算make span。采用基准测试集进行测试,其结果与其他算法求解该类问题的较好结果相比较,验证了算法的有效性。最后,针对多目标PFSP,建立以最小化总流经时间、最大完工时间以及最大拖后时间为优化目标的数学模型,设计了多目标蛙跳算法求解。算法采用四种启发式算法生成高质量的初始解,并建立精英解集储存Pareto解,通过自适应小生境方法对精英解集进行维护。采用基准测试集进行测试,算法与解决多目标问题较优的改进强度Pareto进化算法进行比较,验证了算法的有效性。

关键词：蛙跳算法多目标优化置换流水车间调度