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计算机仿真 2018年第7期35卷 158-164页

作者：韩忠华朱伯秋林硕宫巍沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016

为解决柔性流水车间变工时排产优化问题(flow shop scheduling problem with variable processing times,FFSP-VPT),对变工时工序工时选择方式、次品检测和返工方式进行分析,建立了FFSP-VPT数学模型。针对FFSP-VPT特点,结合ROV编码设计... 详细信息

为解决柔性流水车间变工时排产优化问题(flow shop scheduling problem with variable processing times,FFSP-VPT),对变工时工序工时选择方式、次品检测和返工方式进行分析,建立了FFSP-VPT数学模型。针对FFSP-VPT特点,结合ROV编码设计了一种二段式编码。在蝙蝠算法的基础上,加入了基于汉明距离的最优个体集和自适应位置更新机制,提出了一种基于精英个体集的自适应蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)作为全局优化算法。设计交叉实验确定SEBA算法中的重要参数的最佳值。通过仿真测试,将测试结果与其它算法比较,验证了SEBA算法对于解决实际生产中FFSP-VPT类问题的有效性。

关键词：柔性流水车间蝙蝠算法变工时汉明距离自适应位置更新

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变工时柔性流水车间生产调度优化问题研究

变工时柔性流水车间生产调度优化问题研究

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作者：朱伯秋沈阳建筑大学

学位级别：硕士

柔性流水车间(Flexible Flow shop Scheduling Problem,FFSP)生产调度问题是生产调度领域中的经典问题。其同时具备并行机工序与经典Flow-shop的特点,包含多个工序,所有工件按照相同的顺序加工,所有工序中至少有一道工序中并行机数大于... 详细信息

柔性流水车间(Flexible Flow shop Scheduling Problem,FFSP)生产调度问题是生产调度领域中的经典问题。其同时具备并行机工序与经典Flow-shop的特点,包含多个工序,所有工件按照相同的顺序加工,所有工序中至少有一道工序中并行机数大于一台,同一工序中各并行机生产能力相同。车辆制造、半导体生产、钢铁制造以及大型设备制造业等都已经被证明被归类为柔性流水车间生产模型。FFSP调度问题涉及并行机分配和工件上线排序等问题,其难度大,是经典的NP难问题。变工时柔性流水车间生产调度优化问题(flow shop scheduling problem with variable processing time,FFSP-VPT)是近年来生产调度领域中的研究热点,与经典调度问题中通常将工件的加工时间看作是不可以改变的“刚性”参数不同的是,在变工时柔性流水车间排产优化问题中,工件的加工时间是具有“柔性”特点的可变参数,即可以根据用户要求以及订单的情况,在一定范围内选择工件的加工时间。随着加工速度的增加,在制品的品质会下降,导致返工率增加,加重车间生产的负担,反而会延迟此工序的完工时间,本文主要研究在工件加工工时影响返工率的情况下,如何缩短全部在制品的总加工时间,从而更好发挥车间级精细排产的作用,提高车间生产效率,降低生产成本。因此对变工时柔性流水车间生产调度优化问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文依托汽车生产车间为研究背景,针对变工时柔性流水车间生产调度优化问题进行深入的探讨和研究,建立了变工时柔性流水车间生产调度优化问题数学规划模型,设计了模型参数、假设变量和基本约束条件。在编解码过程中,提出了一种基于ROV编码的二段式编码方式,将个体解码为工件上线序和工时选择序号,根据先入先出(first in first out,FIFO)原则和最先空闲机器优先选择(first available machine,FAM)原则进行排产。在全局优化算法方面,本文采用全局优化能力强,有效解准确性高的蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)作为全局优化算法。在对蝙蝠算法研究后发现其具有进化过程由单一个体引导,易造成种群多样性不足,陷入局部极值;随着进化的进行,BA的搜索范围不变,易导致蝙蝠偏离最佳位置降低搜索效率,使优化精度下降等问题。针对上述问题,本文对BA算法进行了改进,提出了一种基于精英个体集的自适应蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)。SEBA将适应度高但相似度低的个体组成基于汉明距离的最优个体集,在进化过程中由精英个体集中随机选择一个个体引导进化,避免进化陷入局部极值;提出自适应位置更新机制,随着进化的深入减少飞行速度对位置更新的影响即缩小搜索范围,即飞行速度对位置更新的影响权重,使得蝙蝠更好的在小范围内搜寻最优解。为使SEBA发挥更好的效果,设计了交叉试验,得出算法参数最优值。针对带有汇聚式生产线的变工时柔性流水车间排产优化问题,提出了一种基于倒排产算法与智能优化算法相结合的解决方案,先通过优化算法确定工件主生产线上生产方式,再通过倒排产方法求解出辅助生产线上的加工顺序,进而得出整体解决方案。本文主要对变工时柔性流水车间进行研究,通过分析、改进蝙蝠算法存在的不足,针对FFSP-VPT问题提出基于精英个体集的自适应蝙蝠算法。生产实例仿真实验结果显示,相较于标准BA,SEBA在解决FFSP-VPT问题的进化活力、求解精度和求解效率方面都有很大程度的提高。对于汇聚型变工时柔性流水车间排产优化问题,本文提出的基于倒排产算法的SEBA成功解决了此类问题,并对汽车生产车间遇到的实际问题给出整体解决方案。

关键词：柔性流水车间变工时蝙蝠算法精英个体集汇聚式生产线

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改进蛙跳算法求解变工时排产优化问题

改进蛙跳算法求解变工时排产优化问题

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作者：贾美琪沈阳建筑大学

学位级别：硕士

柔性流水车间(Flexible Flow shop Scheduling Problem,FFSP)中的排产优化问题是排产优化问题领域中的经典问题。FFSP调度问题[1-4]涉及并行机分配和工件上线排序等问题,其求解难度大,是经典的NP难问题。变工时柔性流水车间排产优化问题... 详细信息

柔性流水车间(Flexible Flow shop Scheduling Problem,FFSP)中的排产优化问题是排产优化问题领域中的经典问题。FFSP调度问题[1-4]涉及并行机分配和工件上线排序等问题,其求解难度大,是经典的NP难问题。变工时柔性流水车间排产优化问题(Flow Shop Scheduling Problem With Variable Processing Time,FFSP-VPT)是近年来排产优化问题领域中的研究热点,在经典调度问题中,一般将工件的加工时间看作是不可以改变的“刚性”参数,而在变工时柔性流水车间排产优化问题中,工件的加工时间是具有“柔性”特点的可变参数,即可以根据用户要求以及订单的情况,在一定范围内选择工件的加工时间。随着加工速度的增加,制品的品质会降低,从而引起返工率增加,车间生产的负担加重,反而会增加此工序的完工时间,寻找加工时间与不合格产品的返工率之间的平衡点是变工时柔性流水车间的研究重点。本文主要研究内容如下:(1)建立变工时柔性流水车间的数学模型,定义参数,假设若干个变量、确定基本约束条件,对加工时间与不合格产品的返工率之间关系进行研究,建立质量检测环节,建立返工率与加工时间的计算模型,确定返工工件加工规则。(2)在编解码过程中,提出了一种基于ROV编码的二段式编码方式,将个体解码为工件上线序和工时选择序号,根据先入先出(first in first out,FIFO)原则和最先空闲机器优先选择(first available machine,FAM)原则进行排产。标准蛙跳算法用于解决连续型问题,采用二段式编码方式使蛙跳算法更能够适用于求解离散型排产优化问题。(3)通过分析、改进蛙跳算法存在的不足,针对FFSP-VPT问题提.出基于精英个体集的自适应蛙跳算法。混沌映射的方式产生比较均匀的初始种群,提升初始种群的质量,设计了交叉试验,得出算法参数最优值,并对ASFLA算法求解FFSP-VPT调度问题优化性能测试,验证了蛙跳算法在求解变工时柔性流水车间排产优化问题时的有效性。(4)在全局优化算法方面,蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)作为全局优化算法。蛙跳算法具有全局优化能力强,有效解准确性高的特点,标准蛙跳算法中最大更新距离设置为定值,导致算法易陷入局部极值,本文将更新距离引入自适应因子G,防止算法陷入局部最优。(5)设计了一种基于最小化最大完工时间优化目标的蛙跳算法初始种群建立方法,以提高蛙跳算法初始种群生成过程中初始解的质量,验证了基于优化目标的改进蛙跳算法(I-ASFLA)求解变工时柔性流水车间问题(FFSP-VPT)的有效性。

关键词：柔性流水车间变工时自适应蛙跳算法初始种群建立方法

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具有传递时间变工时的单机排序问题

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河南科学 1995年第3期13卷 194-198页

作者：周贤伟姜俊郑州高炮学院河南省科学院

确定了具有传递时间变工时的单机排序问题是ＮＰ─完全的，且讨论了它的一些特殊情况。）（ｉ＿０）＝π￣＊（ｎ－１），定义π￣（）如下：显然有ｆ（π￣＊）≥ｆ（π￣（）），对于π￣（）的证明同情况１类似。由上面讨论知π＇不... 详细信息

确定了具有传递时间变工时的单机排序问题是ＮＰ─完全的，且讨论了它的一些特殊情况。）（ｉ＿０）＝π￣＊（ｎ－１），定义π￣（）如下：显然有ｆ（π￣＊）≥ｆ（π￣（）），对于π￣（）的证明同情况１类似。由上面讨论知π＇不比π￣＊差，即目标函数值下降。将工件Ｊ＿（ｊ０）从Ｊ中划去，重复（２）－（４）步，由于每一步目标函数值都下降，至多有限步可使目标函数值得到最优，即算法产生一最优解。算法的时间复杂性估计：该算法至多循环ｎ步，每一步中求工件ｊ＿０可用Ｏ（ｎｌｏｇｎ）时间，由此总的计算量为Ｏ（ｎ￣２ｌｏｇｎ）。由此算法说明问题１｜α＿ｉＰ＿ｉ，Ｐ＿ｊ＝１，ｄｅｌｉｖｅｒｙｔｉｍｅｓ｜ｍａｘ（Ｗ＿ｊＣ＿ｊ＋ｑ＿ｊ）是具有多项式时间可解的，即所谓Ｐ问题。定理３．３就问题１｜α＿ｉＰ＿ｉ，Ｐ＿ｊ＝１，ｄｅｌｉｖｅｒｙｔｉｍｅｓ｜ｍａｘ（Ｃ＿ｊ＋ｑ＿ｉ）而言，按传递时间｛ｑ＿ｊ｝递减的顺序（即按ｑ＿１≥ｑ＿２≥…≥ｑ＿ｎ）加工工件得到最优排序。　　　证明　由上述算法立得欲证。

关键词：单机排序变工时传递时间排序

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