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基于人工鱼群和模拟退火的PFSP调度设计

计算机测量与控制 2013年第8期21卷 2265-2267页

作者：刘海曾东海广东科学技术职业学院软件学院广东珠海519090

针对PFSP问题(Permutation Flow-Shop Scheduling Problem,流水车间调度问题),提出了一种采用混合模拟退火和人工鱼群求解PFSP的调度方法;首先,定义了PFSP问题模型,然后设计了人工鱼编码方式、适应度函数和改进的人工鱼行为,当人工鱼停... 详细信息

针对PFSP问题(Permutation Flow-Shop Scheduling Problem,流水车间调度问题),提出了一种采用混合模拟退火和人工鱼群求解PFSP的调度方法;首先,定义了PFSP问题模型,然后设计了人工鱼编码方式、适应度函数和改进的人工鱼行为,当人工鱼停滞以及算法陷入局部最优时,采用IG算法对人工鱼状态进行变异并采用模拟退火思想接受人工鱼的新状态;最后,定义了基于模拟退火和人工鱼群算法对PFSP求解的具体算法;仿真实验证明文中的方法能有效地解决PFSP问题,在迭代到140代时就已经获得全局最优解6.312,且与其它方法相比,文中方法具有全局寻优能力强和收敛速度快的优势。

关键词：置换流水车间调度人工鱼群算法适应度收敛速度

应用改进萤火虫算法求解基于学习退化效应的PFSP问题

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系统科学学报 2017年第4期25卷 89-93页

作者：张于贤薛殿春丁修坤程书瑞桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

为了提高基于学习退化效应的置换流水车间调度问题的求解效率,提出一种改进的萤火虫算法来增强算法性能。首先,给出一种基于目标函数的动态自适应惯性权重莱维飞行萤火虫算法,提高了算法收敛速度,易于快速搜索局部及全局最优解;其次,在... 详细信息

为了提高基于学习退化效应的置换流水车间调度问题的求解效率,提出一种改进的萤火虫算法来增强算法性能。首先,给出一种基于目标函数的动态自适应惯性权重莱维飞行萤火虫算法,提高了算法收敛速度,易于快速搜索局部及全局最优解;其次,在标准萤火虫算法的基础上对每次移动后的萤火虫群引入差分进化算法,促进萤火虫个体决策域半径内的信息交换与共享,增加种群多样性,提升了算法收敛精度;最后,根据机器加工具有学习及退化效应的特性,通过Matlab对Car类和Rec类置换Flow-shop Benchmark问题的测试验证了改进萤火虫算法对于求解此类问题有很好的可行性及鲁棒性,并分析了不同学习率与退化效应因子组合对目标函数的影响。

关键词：改进萤火虫算法惯性权重差分进化算法学习退化效应置换流水车间调度

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改进粒子群优化算法求解车间调度问题研究

改进粒子群优化算法求解车间调度问题研究

作者：高振磊兰州理工大学

学位级别：硕士

车间调度问题广泛存在于制造业领域,是制造系统的基础,其主要的研究内容是在满足特定的工艺要求和资源消耗等约束条件的前提下,为某项可以分解的任务的各个组成部分分配资源,以求最优化一个或多个调度指标。针对车间调度问题的优化技术... 详细信息

车间调度问题广泛存在于制造业领域,是制造系统的基础,其主要的研究内容是在满足特定的工艺要求和资源消耗等约束条件的前提下,为某项可以分解的任务的各个组成部分分配资源,以求最优化一个或多个调度指标。针对车间调度问题的优化技术是先进制造技术和现代化管理技术的核心,可以实现在保证产品质量要求下,尽可能减少资源消耗、缩短产品完工周期,从而提升企业的生产效益,保证核心竞争力。因此,针对车间调度问题的研究具有重要的经济价值。大部分车间调度问题都是NP-hard问题,早期求解车间调度问题主要有精确数学方法,如分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、列举法等,还有一些基于启发规则的构造方法,如优先分派规则、基于瓶颈的启发式方法、插入法等。但随着企业生产规模的扩大,调度问题的求解复杂程度越来越高,这些传统方法已经无法处理规模较大,相对复杂的调度问题。进入20世纪,各类元启发式算法大量涌现,并在车间调度问题中得到广泛应用。粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种基于群体智能理论的演化计算技术,因其控制参数少、易于实现、计算速度快、全局搜索能力突出、通用性强,不依赖于问题信息等优点在众多群体智能算法中脱颖而出,并在函数优化和实际工程领域得到广泛应用。本文研究主要是在PSO算法优化框架下设计求解三类车间调度问题的改进PSO算法。主要内容如下:(1)针对标准PSO算法存在局部搜索能力差,容易出现“早熟”收敛等缺陷。本文深入分析粒子进化过程,提出一种粒子速度和位置自适应更新策略,选取12个不同类型测试函数,将所提策略与其它类型改进PSO算法对比,结果表明所提策略可以较好改善算法性能,尤其在求解非线性高维多峰函数时,所提策略能够帮助算法跳出局部最优解,避免“早熟”收敛。(2)针对以最小化最大完工时间为目标的置换流水车间调度问题(Permutation Flow Shop Scheduling Problem,PFSP)的特点,引入基于SPV规则的编码转换机制,将连续粒子位置转换为离散工件排序,从而用于连续域优化的PSO算法可直接用于求解离散域上的车间调度问题,采用上述粒子速度和位置自适应更新策略来更新粒子;其次,针对PSO算法中个体最优粒子,设计一种基于Metropolis接受准则的随机搜索策略,用来在个体最优粒子附近执行局部搜索,增强PSO算法局部搜索能力,同时,采用基于Metropolis接受准则的变邻域搜索策略来改善PSO算法搜索得到的最优解。选取29个文献中常用的PFSP标准测试问题,将改进PSO算法与其他类型改进算法进行对比,实验结果表明所设计PSO算法能有效求解PFSP并表现出一定优越性。(3)针对以最小化最大完工时间为目标的带有同速并行机的混合流水车间调度问题(Hybrid Flow Shop Scheduling Problem with Identical Parallel Machine,HFSP-IPM)和作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem,JSP)的特点,分别设计基于SPV规则的编码和解码方案,将改进算法用于求解两类调度问题,实验结果表明改进算法在求解HFSP和JSP的有效性。

关键词：粒子群优化算法 SPV规则随机搜索策略置换流水车间调度混合流水车间调度作业车间调度

基于区块模型的进化算法在车间调度问题中的应用研究

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基于区块模型的进化算法在车间调度问题中的应用研究

作者：赵衡天津理工大学

学位级别：硕士

流水车间生产模式在现代制造企业中非常广泛,是实际生产制造车间中常见的一类排产方式,也是车间调度领域研究的一个重要问题。调度目标是根据约束条件对工件顺序进行合理的安排,以满足制定的绩效目标。在实际生产中,一个优秀的工件调度... 详细信息

流水车间生产模式在现代制造企业中非常广泛,是实际生产制造车间中常见的一类排产方式,也是车间调度领域研究的一个重要问题。调度目标是根据约束条件对工件顺序进行合理的安排,以满足制定的绩效目标。在实际生产中,一个优秀的工件调度排序能够保证生产活动的有序和稳步进行,提高资源的利用率,对提高客户交货满意度和企业发展具有重要意义。理论研究层面,此类问题为一种经典的NP-hard组合优化问题,对此类问题有效的求解对其他类型的组合优化问题的解决皆有较强的指导意义。求解车间调度问题的常见算法如遗传算法,其进化机制中选择和交叉操作混合了母代优秀的基因,导致子代很难以出现差异化的基因结构,造成陷入局部最优,这也是很多算法共同面临的窘境。而算法优劣主要在于两方面:搜寻性和收敛性。本研究针对置换流水车间调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP)提出一种基于区块模型的进化算法(A Block Model-based Evolutionary Algorithm,BMEA)。为兼顾算法初始解的质量和多样性,使用NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式构造和OBL(Opposition-based learning,OBL)相结合的方式产生初始解;构造了两种区块链结构,以降低问题的搜索维度,同时提高算法搜寻效率:一种是连续型区块链,该区块链是基于分布估计算法构造的蕴含工件位置信息的位置矩阵模型构建的;另一种是使用关联规则通过对不同的优秀基因挖掘构造的不连续型区块链。算法进化初期主要是使用不连续区块链结构产生子代,以实现快速收敛。在进化后期,算法引入生物地理学算法的迁移算子,针对在进化后期易陷入局部最优的问题,使用优势和劣势两种连续区块链执行迁移操作产生子代,从而增加种群多样性,以期跳出局部最优。为进一步提高算法的寻优能力,提出两种局部搜索策略对染色体执行切段与重组:基于概率的重组方式和基于NEH插入式重组策略,并与相邻交换法交替使用,以期实现快速收敛。本研究通过对OR-Library中Taillard与Reeves例题的仿真测试并通过与其他知名算法的比较来验证BMEA的有效性。算法的快速收敛主要是执行高效的局部搜索策略以及区块链结构的注入,而使用迁移算子更新群体的操作增加了种群搜索的多样性,使群体快速跳脱局部最优。通过对实验结果的分析可知,BMEA不仅收敛速度较快,而且求解质量优于被比较算法。

关键词：置换流水车间调度分布估计算法关联规则进化算法组合区块

混合策略蜂群优化算法研究及其在轮胎加工排产中的应用

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混合策略蜂群优化算法研究及其在轮胎加工排产中的应用

作者：王宏伟沈阳大学

学位级别：硕士

随着全球经济体的快速发展,制造业已成为国民经济的主体部分。近年来,随着《中国制造2025》国家战略的制定,很多企业关注与制造过程调度相关的计划与排产技术,排产也常被称为调度。制造过程调度是生产线控制过程中的重要环节,该技术主... 详细信息

随着全球经济体的快速发展,制造业已成为国民经济的主体部分。近年来,随着《中国制造2025》国家战略的制定,很多企业关注与制造过程调度相关的计划与排产技术,排产也常被称为调度。制造过程调度是生产线控制过程中的重要环节,该技术主要是将有限资源在合理的时间内分配给若干个任务,进而优化生产线运行效率与提高制造过程的控制水平。对于制造型企业来说,车间是必不可少的加工场所,随着企业的扩大和数量的增多,企业之间的竞争加剧,很多企业关注内部挖潜,所以制造企业开始广泛关注车间调度问题,对其进行调度优化,有助于提高企业的生产效率,进而产生更多的收益。因此,为了企业能更好地对作业车间制造过程进行调度,本文提出了一种集成多种策略的改进蜂群算法,用于求解置换流水车间调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP),主要工作内容如下:(1)对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)进行改进,设计了一种混合策略蜂群优化算法——基于交叉选择的变邻域人工蜂群算法(Variable Neighborhood Artificial Bee Colony,VABC)。在算法迭代的初期引入了差分进化算子(Differential Evolution,DE)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%的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。为了测试算法的性能,将VABC与对比算法分别在十二个标准测试函数上进行性能测试,证明所提算法的有效性。(2)针对置换流水车间调度问题的特性,在VABC算法的基础上进行了有针对性地改进:(1)采用最小位置值(Smallest-Position-Value,SPV)规则对优化问题的解进行编码,将表示位置的一组连续值与工件排序之间进行转换。(2)算法在初始化种群阶段采用NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法生成一个解,提高了初始解的质量,其余解采用随机方法生成。(3)针对算法中的参数与算子的选择,进行了敏感性分析,选择了更合适的组合。(4)通过正交实验选择合适的参数,确定控制次数、种群大小、缩放因子、交叉概率等参数的取值。最后将VABC算法以及对比算法分别在Car、Reeves以及Taillard经典车间调度测试集上进行仿真实验,通过分析最优相对误差和平均相对误差的数值以及配对t检验的结果来验证所提算法的有效性与显著性。(3)基于D轮胎公司为背景构建实际案例,开发排产系统应用于求解该公司的排产问题。以该公司真实工艺数据为基础,选择不同规模的排产数据,以最小化最大完工时间(Makespan)为寻优目标,在开发的排产系统上,运用VABC算法对其进行求解,并展示了排产系统的相关界面,验证本文所提算法能够获取良好的调度结果,进一步验证了VABC算法的有效性。

关键词：置换流水车间调度变邻域人工蜂群算法最小化最大完工时间排产系统

混合差分—分布估计算法及其在车间调度中的应用研究

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混合差分—分布估计算法及其在车间调度中的应用研究

作者：邵炜世兰州大学

学位级别：硕士

伴随着计算机集成制造系统(CIMS)的发展,智能车间调度已经成为提高企业生产效率的重要途径。车间调度问题是一类NP-hard组合优化问题,随着问题规模的扩大,问题复杂度随之升高。相比传统的确定性和启发式算法,智能优化算法(IOA)因其搜索... 详细信息

伴随着计算机集成制造系统(CIMS)的发展,智能车间调度已经成为提高企业生产效率的重要途径。车间调度问题是一类NP-hard组合优化问题,随着问题规模的扩大,问题复杂度随之升高。相比传统的确定性和启发式算法,智能优化算法(IOA)因其搜索效率高、鲁棒性强、可移植性强,而被广泛应用于车间调度中。分布估计算法(EDA)是一种基于概率统计学的搜索算法,运用概率模型描述基因变量间的相互联系,具有良好的全局搜索能力。差分进化算法(DE)是一种启发式随机搜索算法,通过交换个体间方向和距离信息产生后代。混合算法结合不同算法的寻优特点,因而具有较好的搜索性能。针对此,本文研究了混合差分-分布估计算法及其在车间调度问题中的应用,主要内容包括：(1)根据EDA和DE算法的特点,引进了基于优秀种群适应度学习因子改进了两种算法的搜索机制,进而提出了基于自适应增量学习策略的混合差分-分布估计算法(AILHDE-EDA)。该算法混合了两种搜索机制,加快收敛速度,提高求解精度;同时运用马尔科夫链分析了AILHDE-EDA算法的收敛性,并用仿真实验证明了该算法是有效性。(2)引入了LOV (Larger-Order-Value)规则将AILHDE-EDA中的连续变量映射到工件序列,用于解决置换流水车间调度问题(PFSP),同时设计了基于工件的局部搜索算法加强局部搜索能力。利用SOV (Small-Order-Value)规则将AILHDE-EDA用于解决作业车间调度问题(JSP)。最后,对标准车间调度问题的测试证明了AILHDE-EDA解决两类车间调度问题的有效性。(3)针对智能优化算法解决组合优化问题的不足,结合了DE和EDA的特性,提出了一种混合离散差分-分布估计算法(HDDE-EDA)用以解决PFSP。在概率模型不再用于采样生成个体,而是产生一个指导个体用于指导交叉和变异产生后代;同时,采用了多样的变异和交叉方式来平衡全局搜索和局部搜索,并通过变邻域搜索(VNS)来进一步提高局部搜索能力。仿真实验比较了HDDE-EDA与PFSP经典调度算法结果,证明了HDDE-EDA解决PFSP问题的优越性。

关键词：差分进化算法分布估计算法置换流水车间调度作业车间调度

教学优化算法及其在车间调度问题中的应用研究

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教学优化算法及其在车间调度问题中的应用研究

作者：张斌兰州理工大学

学位级别：硕士

调度问题的本质是在满足工艺、设备、资金等约束条件下,通过对资源进行合理分配、对工序或其他操作进行合理安排,使得产量、能耗、时间等问题目标实现最优化。车间调度是调度问题中不可或缺的一部分,直接决定了生产效率,从而影响制造系... 详细信息

调度问题的本质是在满足工艺、设备、资金等约束条件下,通过对资源进行合理分配、对工序或其他操作进行合理安排,使得产量、能耗、时间等问题目标实现最优化。车间调度是调度问题中不可或缺的一部分,直接决定了生产效率,从而影响制造系统的运行、企业的效益以及市场竞争力。大部分车间调度问题都是NP-Hard问题,随着问题规模增大和科学研究的不断深入,人们对计算复杂度和求解效率也有了更高的要求,因此,开发简单高效易于实现的方法仍然是本领域的研究热点。教学优化算法（Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,TLBO）是一种受教学过程启发的群体智能优化算法。TLBO算法因其优化过程简单,不需要额外的参数,已经广泛应用于数值优化和工业设计。本文对TLBO进行了深入研究,通过分析TLBO算法的优化过程,并将该算法与其他算法相结合,对TLBO进行了两种不同的改进。同时将改进后的算法分别应用两种不同的车间调度问题,通过仿真测试及实验分析,验证了算法的有效性和可行性。本文的主要研究内容和相关工作如下:（1）针对标准的TLBO算法在求解离散问题时存在的学习者之间信息交流不足、单一教师容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种多班级教学优化算法（Multi-Classes Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,MCTLBO）,并将MCTLBO用于求解置换流水车间调度问题（Permutation Flowshop Scheduling Problem,PFSP）。在MCTLBO中,以基于置换的变异方法和NEH进行初始化,保持初始种群的质量和多样性;在教学阶段,考虑教师与学生之间的差异,给出了基于位置的交叉方法,同时以去重操作避免无意义的教学过程;引入了学生的自学阶段,以莱维飞行消除随机变异的不确定性,并以变邻域搜索提升解的质量。在相互学习阶段,以种群的平均适应度作为筛选条件,避免差生之间的相互影响,有效的保证了优势个体相互交流。通过对标准测试集Rec进行测试,并与相关算法进行比较,验证了MCTLBO求解离散问题的有效性和稳定性。（2）针对零等待流水车间调度问题（No-Wait Flowshop Scheduling Problem,NWFSP）,提出了一种离散的教学优化算法（Discrete Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,DTLBO）。在DTLBO中,从工件差异（学生水平）的角度出发,重新定义了重新定义了教学优化过程。在教学阶段,教师根据学生水平的不同采取不同的教学方式,以达到因材施教的效果。在相互学习阶段,根据自身水平的不同,学生也表现出不同的学习行为。此外,以迭代贪婪算法的破坏重构操作作为局部搜索。将改进后的算法应用于求解NWFSP问题,通过仿真实验及相关的结果分析,验证了算法的有效性。（3）对迭代贪婪算法的破坏过程进行了分析,给出了破坏过程中存在的不均匀性和无意义性两种情况。以工件及其对应的无意义破坏次数构建知识库,每次破坏之前从知识库中获取知识,从而动态的改变破坏过程中工件的选取方式。此外,以知识有效期为限制对早期知识进行擦除,只保留一定迭代次数的知识,保证了知识积累的有效性。最后将改进的破坏过程融入到DTLBO中,仿真结果表明改进破坏过程对算法求解效率提升的有效性。

关键词：教学优化算法置换流水车间调度零等待流水车间调度迭代贪婪算法知识库

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基于强化遗传算法的车间调度方法研究

基于强化遗传算法的车间调度方法研究

作者：钟慧超华中科技大学

学位级别：硕士

自2013年以来,随着德国“工业4.0”和“中国智造2025”的相继提出,制造业迎来了新转折点。车间调度是智能制造中重要的组成部分之一,制造业的快速发展,离不开智能调度方法的进步。遗传算法对研究车间调度问题有重要价值,但其性能易受参... 详细信息

自2013年以来,随着德国“工业4.0”和“中国智造2025”的相继提出,制造业迎来了新转折点。车间调度是智能制造中重要的组成部分之一,制造业的快速发展,离不开智能调度方法的进步。遗传算法对研究车间调度问题有重要价值,但其性能易受参数影响。因此,本文对求解车间调度问题的遗传算法进行研究,设计出一种基于强化学习的遗传算法,以提高算法性能,并实现对车间调度问题的高效求解。首先,提出了强化遗传算法。第一,设计了一种基于K-means的并行策略,利用K-means聚类算法依据个体的染色体对种群进行聚类,最大化地分开相似个体,进而均匀划分成多个子种群。第二,设计了一种基于强化学习的参数自学习策略,利用QLearning方法,自主学习遗传算法的交叉率,获得适应当代种群进化的交叉率。第三,为实现子种群间的交流,设计了通信机制,并结合多策略思想,提高算法运行效率。最后,选择了9个函数测试算法性能,与传统遗传算法和普通并行遗传算法为对比,结果显示所提算法在函数优化问题上有显著效果。其次,将提出的强化遗传算法应用于置换流水作业车间调度问题。根据置换流水车间调度问题的特点,采用基于工件的编码方式。由于置换流水车间调度问题的编码方式相对简单,将子种群通信策略更换为子种群的动态更新。根据种群特征,先后执行更新子种群策略与基于强化学习的交叉率学习过程。应用该问题的标准算例进行验证,与标准GA等其他算法比较,结果表明该算法在求解该问题上有显著的优越性。然后,根据作业车间调度问题的特征,改进了所提算法,采用了基于工序的基因串编码方式。因作业车间调度问题比置换流水车间调度问题复杂,为提高运行的时间效率,采用了最初的子种群通信机制。通过该调度问题的标准算例进行验证实验,与标准GA和普通并行遗传算法作比较。实验结果表现出所提算法的有效性和优越性。最后,总结了全文的主要工作,并展望了未来值得进一步研究的方向。

关键词：车间调度强化学习遗传算法参数自学习置换流水车间调度作业车间调度

细菌觅食算法的优化及其在车间调度中的应用研究

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细菌觅食算法的优化及其在车间调度中的应用研究

作者：蒋昕兰州理工大学

学位级别：硕士

车间调度问题是一系列比较复杂的NP-hard司题,随着其问题规模的不断扩大,问题的复杂度也不断提高,传统的常规优化方法已经很难甚至无法有效地求解出问题的最优解。本文重点研究BFO算法的优化策略和理论分析,以及改进BFO算法在车间调度... 详细信息

车间调度问题是一系列比较复杂的NP-hard司题,随着其问题规模的不断扩大,问题的复杂度也不断提高,传统的常规优化方法已经很难甚至无法有效地求解出问题的最优解。本文重点研究BFO算法的优化策略和理论分析,以及改进BFO算法在车间调度类问题中的应用。文章详细地阐述了BFO算法的生物学基础和算法的搜索机制,分析了现有的趋向因子的局限性并指出其所存在的缺点,提出了一种改进的BFO算法。基于随机过程理论,从数学角度证明改进的BFO算法种群进化过程具有马尔科夫性且是全局收敛的。使用国际标准的连续问题函数进行对比实验,检验改进算法在连续问题求解时的性能。然后将改进BFO算法用于求解作业车间调度问题,测试改进算法在求解离散问题中的能力。通过引入LOV规则完成连续空间的位置信息和离散加工工件序列之间的映射转化,使用标准的***测试问题对改进算法进行测试。最后将混沌搜索因子作为邻域搜索算子引入改进的BFO算法中,提出了一种基于混沌领域搜索的BFO算法,进一步增强了BFO算法的局部搜索能力。再通过引入SPV规则,完成连续解空间到离散解空间的流水车间工件顺序的映射转换。将改进的算法应用到求解置换流水车间调度问题中,并将其与其它一些智能算法进行实验对比,说明了BFO算法在求解车间调度类的问题时是有效的,并且具有进一步开发的潜力。

关键词：细菌觅食算法差分进化算子作业车间调度置换流水车间调度混沌领域因子