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郑州大学学报（工学版） 2022年第5期43卷 17-23页

作者：轩华李海云李冰郑州大学管理学院河南郑州450001

研究了具有机器可利用性的置换流水车间调度问题,引入CDS启发式算法和局域搜索构造出改进遗传算法,用于同时最小化总加权完成时间和总加权拖期。应用CDS启发式算法产生40%初始工件加工序列群,其余60%的初始工件加工序列群则通过随机程... 详细信息

研究了具有机器可利用性的置换流水车间调度问题,引入CDS启发式算法和局域搜索构造出改进遗传算法,用于同时最小化总加权完成时间和总加权拖期。应用CDS启发式算法产生40%初始工件加工序列群,其余60%的初始工件加工序列群则通过随机程序产生,以此来提高初始工件加工序列群的质量。针对交叉和变异之后的工件加工序列,设计基于两两交换、单工件插入和多工件插入3种邻域解生成机制的局域搜索,以提高解的搜索空间。将所提出的改进遗传算法与基于遗传算法的3种启发式算法进行仿真实验,结果表明:所提算法在平均77.65 s内相对于其他算法的目标改进率分别为5.05%、3.09%、7.33%,这也说明了所提算法在较短的时间内能得到更好的目标值;随着问题规模的增大,改进效果更佳。

关键词：双目标置换流水车间机器可利用性释放时间改进遗传算法邻域解生成机制

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基于改进遗传算法的含机器可利用性约束的双目标车间调度研究

基于改进遗传算法的含机器可利用性约束的双目标车间调度研究

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作者：李海云郑州大学

学位级别：硕士

在新时代“加快建设制造强国”的方针下,我国制造企业面临着新的发展要求。日益增长的个性化需求和激烈的竞争环境促使制造企业需要采取一系列有效性措施以提高生产效率、改善客户服务质量和提升企业竞争力。生产调度是组织和执行生产... 详细信息

在新时代“加快建设制造强国”的方针下,我国制造企业面临着新的发展要求。日益增长的个性化需求和激烈的竞争环境促使制造企业需要采取一系列有效性措施以提高生产效率、改善客户服务质量和提升企业竞争力。生产调度是组织和执行生产进度计划的工作。机器能否可用决定了生产作业能否顺利进行,最终会影响生产计划的按时完成和客户对企业能否能按时交货的信赖度。因此,机器的可利用性对能否按要求完成生产调度目标起着决定性作用。在当今竞争激烈的市场下,为保证企业能够长期的生存和发展,企业在考虑客户需求满意度最大化的同时还要考虑企业自身成本最小化。因此,在结合实际生产环境和企业要求的基础上研究含机器可利用性约束的双目标车间调度优化问题,对生产调度的管理和控制方面具有实际和理论意义。本文提出了一种改进的遗传算法,基于该算法以求解含机器可利用性约束和双目标特征的两种车间调度问题,相关的主要研究内容分为以下三部分:首先,设计了一种改进遗传算法以提高智能优化算法在解决车间调度优化问题的求解能力和效果。设计基于工件序列的整数编码方案以及基于机器的解码方案。为提高初始种群的质量,采用由CDS启发式算法和随机规则组成的两阶段程序产生初始种群,进而采用自适应交叉、变异算子获取遗传算法解;为扩大搜索范围和改进解的质量,提出了基于两两交换、单工件插入、多工件插入的三种邻域搜索机制以执行局域搜索,从而得到改进的问题近优解。其次,研究了含机器可利用性的双目标置换流水车间调度优化问题,以最小化总加权完工时间和总加权拖期为优化目标,建立相应的数学规划模型,利用上述改进的遗传算法进行求解。对不同规模问题进行仿真实验和对比分析,结果说明了所提出的改进遗传算法能够有效求解含机器可利用性的双目标置换流水车间调度问题。最后,研究了含机器可利用性的双目标混合流水车间调度优化问题,以同时最小化提前和拖期。考虑机器可利用性、工件释放时间、先到达先加工等约束,建立整数规划模型。将上述改进遗传算法的应用推广至求解该混合流水车间调度优化问题中。通过对大量随机数据的仿真实验表明,上述改进遗传算法在平均73.79s内相对于其他算法的目标改进率分别为8.31%、7.39%、4.28%。这也说明了设计的改进遗传算法应用于混合流水车间时,也能表现出更好的求解性能。

关键词：改进遗传算法机器可利用性流水车间调度混合流水车间调度双目标问题

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基于多目标离散灰狼优化算法的混合流水车间绿色调度研究

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作者：关潇风郑州大学

学位级别：硕士

在新时代“加快建设制造强国”的方针下,我国制造企业面临着新的发展要求。一方面,激烈的竞争要求企业不断提高生产效率,提高客户满意度。另一方面,随着能源日益枯竭,企业在追求自身效益的同时,也要注重节能减排。混合流水车间是一种并... 详细信息

在新时代“加快建设制造强国”的方针下,我国制造企业面临着新的发展要求。一方面,激烈的竞争要求企业不断提高生产效率,提高客户满意度。另一方面,随着能源日益枯竭,企业在追求自身效益的同时,也要注重节能减排。混合流水车间是一种并不少见的生产车间,通常存在于化工和钢铁冶炼等行业。传统的混合流水车间问题研究往往不考虑机器速度可变,然而,企业为更好的进行生产,往往会采用改变机器速度的方法。机器是进行生产调度的关键,如果机器不可用,将会导致生产计划无法按时完成。因此结合实际生产环境和企业要求,研究考虑机器速度和机器可利用性的多目标混合流水车间调度问题,对生产管理和调度方面是有实际和理论意义的。本文的主要研究内容有以下三部分:基于基本灰狼优化算法,设计了多目标离散灰狼优化算法。首先,以速度选择码和机器分配码为基础设计编码方案,以最短加工时间和先到先加工为基础设计解码方案;其次,加入反向学习来提高种群质量;再次,依靠非支配排序和拥堵距离来找出领导层个体;然后,以多点交叉和均匀两点交叉为基础设计了跟从操作,以多点变异为基础设计了自走操作,由它们组成搜索模式来平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;最后,为了保存优秀个体,在算法中加入了改进的精英保留策略。研究了考虑机器速度的多目标混合流水车间调度问题。以总能耗和makespan最小化为优化目标,建立了相应的数学模型,设计多目标离散灰狼优化算法求解该问题。对不同规模的问题进行仿真实验并与其它算法进行对比分析,实验结果证明了多目标离散灰狼优化算法求解考虑机器速度的多目标混合流水车间问题的有效性。研究了考虑机器速度和可利用性的多目标混合流水车间调度优化问题。以总拖期和总能耗最小化为优化目标,考虑机器存在多个速度、工序间运输和机器可利用性等多个约束,建立了数学模型。改进上述多目标离散灰狼优化算法的解码方式使其能够求解该问题,对不同的参数组合进行大规模仿真实验,结果表明,跟其它算法相比,多目标离散灰狼优化算法求解考虑机器速度和机器可利用性的多目标混合流水车间问题的结果更好,这证明了多目标离散灰狼优化算法求解混合流水车间调度问题的有效性。

关键词：混合流水车间离散灰狼优化算法多目标优化绿色调度机器可利用性机器速度

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