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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究

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中国机械工程 2025年第2期36卷 280-293页

作者：李益兵曹岩郭钧王磊李西兴孙利波武汉理工大学机电工程学院武汉430070 数字制造湖北省重点实验室武汉430070 湖北工业大学机械工程学院武汉430068 天津水泥工业设计研究院有限公司天津300400

针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首... 详细信息

针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首先将该问题转化为马尔可夫决策过程,基于此设计了一个结合离线训练与在线调度的用于求解PPCFJSP的调度框架。然后设计了一种基于优先级经验重放的双重决斗深度Q网络(D3QNPER)算法,并设计了一种引入噪声的ε-贪婪递减策略,提高了算法收敛速度,进一步提高了求解能力和求解结果的稳定性。最后开展实验与算法对比研究,验证了模型和算法的有效性。

关键词：柔性作业车间调度马尔可夫决策过程深度强化学习峰值功率受限

基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法

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实验室研究与探索 2025年第2期44卷 101-109页

作者：王亮顾益铭刘世亮同济大学机械与能源工程学院上海201804

针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练... 详细信息

针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练策略来更新神经网络参数。实验结果表明,所提GRL算法在不同规模订单、工序复杂程度和机器选择柔性下表现出较低的最长完工时间和较小的案例参数敏感性。将小规则案例下训练的网络泛化至大规模案例,体现相对优先调度规则较好且稳定的求解质量。研究成果为项目式教学提供典型的人工智能应用案例。

关键词：强化学习图神经网络模仿学习柔性作业车间调度

基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化研究

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现代制造工程 2025年第3期 41-51页

作者：刘亮贺禹铭祁思远天津工业大学经济与管理学院天津300387

智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法... 详细信息

智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法。首先,设计了数字孪生车间调度框架,构建了基于AnyLogic软件的柔性作业车间数字孪生仿真模型。其次,综合考虑最大完工时间、设备能耗及设备总负荷建立柔性作业车间调度模型,提出了一种改进NSGA-Ⅱ进行求解,采用多策略混合种群初始化方法,并对工序、设备编码采用不同的交叉变异策略。最后,基于标准算例与发动机缸盖制造实例,验证了所提方法的有效性。

关键词：柔性作业车间调度多目标优化数字孪生仿真 AnyLogic软件

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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题

现代制造工程 2025年第2期 10-16页

作者：杨丹舒先涛余震鲁光涛纪松霖王家兵武汉科技大学冶金装备及其控制省部共建教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学精密制造研究院武汉430081

随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车... 详细信息

随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3%,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0%和15.4%,进一步提升车间的生产制造效率。

关键词：深度强化学习 D3QN算法工件随机抵达柔性作业车间调度动态调度

面向节能环保的多目标柔性作业车间调度优化研究

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机电工程技术 2025年第4期54卷 155-160页

作者：费凡陈超潘瑞林安徽中联重科基础施工智能装备科技有限公司安徽马鞍山238261 安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司安徽马鞍山243000

针对柔性作业车间在进行生产时的节能环保问题,提出了将车间能耗指标作为调度问题的优化目标,同时将柔性作业车间能耗分为4个维度进行分析,分别是加工工艺维度、加工产品维度、加工设备维度和生产辅助维度,并描述了各类能耗的数学表达... 详细信息

针对柔性作业车间在进行生产时的节能环保问题,提出了将车间能耗指标作为调度问题的优化目标,同时将柔性作业车间能耗分为4个维度进行分析,分别是加工工艺维度、加工产品维度、加工设备维度和生产辅助维度,并描述了各类能耗的数学表达式。构建了以设备能耗、工件运输能耗及生产过程最大完工时间为优化子目标的车间调度模型,并通过改进非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对该模型进行求解,通过MATLAB工具获得了15组Pareto最优解,得出了在保证车间最大完工时间较小时的耗能最优调度方案,验证了算法的有效性和实效性。最后在前述的研究成果上,完成实际系统的开发并在国内某钢厂进行应用,为该钢铁厂有效的降低了车间能耗同时保证了生产效率。相较于之前学者的研究结论,实现了将研究成果进行开发和落地并近一步的在各个企业内推广。

关键词：节能环保车间能耗改进非支配排序遗传算法柔性作业车间调度

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柔性作业车间调度问题的两级遗传算法

机械工程学报 2007年第4期43卷 119-124页

作者：张超勇饶运清李培根邵新宇华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

研究不同性能指标柔性作业车间调度问题的优化。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计基于工序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子,并提出一种双层子代产生模式的改进遗传算法应用于该调度问题,以使子代更好地继承父代的优良... 详细信息

研究不同性能指标柔性作业车间调度问题的优化。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计基于工序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子,并提出一种双层子代产生模式的改进遗传算法应用于该调度问题,以使子代更好地继承父代的优良特征。使用实例测试改进的遗传算法,并与其他遗传算法的测试结果进行比较,所提出算法的有效性得到证实。

关键词：柔性作业车间调度遗传算法交叉算子变异算子

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求解柔性作业车间调度问题的一种新邻域结构

系统工程理论与实践 2021年第9期41卷 2367-2378页

作者：黄学文陈绍芬周阗玉孙宇婷大连理工大学经济管理学院大连116024

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新的邻域结构,该邻域结构保证任意一次邻域移动可以改进当前解,从而显著地缩小了邻域规模.在此基础上,在求解FJSP问题的禁忌搜索算法中,设计了基于该... 详细信息

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新的邻域结构,该邻域结构保证任意一次邻域移动可以改进当前解,从而显著地缩小了邻域规模.在此基础上,在求解FJSP问题的禁忌搜索算法中,设计了基于该邻域结构的两级邻域搜索策略,该策略既增加了邻域搜索的有效性,又保证了最优解的连通性.最后,针对69个FJSP的Benchmark问题进行了测试,实验结果验证了新邻域结构的有效性,并更新了 4个Benchmark问题的历史最优解.

关键词：柔性作业车间调度邻域结构禁忌搜索算法

求解柔性作业车间调度问题的多策略融合Pareto人工蜂群算法

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系统工程理论与实践 2019年第5期39卷 1225-1235页

作者：赵博选高建民付颖斌赵姣长安大学汽车学院西安710064 西安交通大学机械工程学院西安710049

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启... 详细信息

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启发式策略产生质量较高的初始化种群;雇佣蜂采用多种探索操作实现蜂群自主邻域搜索;观察蜂选择较优食物源执行交叉操作,实现蜂群协作搜索,扩大搜索范围,并执行柔性作业车间关键路径相关局部搜索操作,进一步加强蜂群寻优能力;最后侦查蜂对种群重复解进行多样性重构.多种搜索策略的融合使算法不仅实现了人工蜂群的自主与协同搜索,而且达到了全局探索与局部寻优的平衡.通过验证,所提算法在求解质量和获取基准算例Pareto最优解数目方面具有优势.

关键词：柔性作业车间调度多目标Pareto优化人工蜂群算法关键路径多策略融合

基于改进Jaya算法的双资源约束柔性作业车间调度

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吉林大学学报（工学版） 2023年第2期53卷 480-487页

作者：郭鹏赵文超雷坤西南交通大学机械工程学院成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室成都610031

考虑工人操作熟练度对双资源约束柔性作业车间调度的影响,提出改进的Jaya算法对其进行求解。与经典柔性作业车间不同的是,双资源约束柔性作业车间调度问题(DRCFJSP)需要同时处理工件排序、设备分配和工人指派3个子问题。通过改进标准Jay... 详细信息

考虑工人操作熟练度对双资源约束柔性作业车间调度的影响,提出改进的Jaya算法对其进行求解。与经典柔性作业车间不同的是,双资源约束柔性作业车间调度问题(DRCFJSP)需要同时处理工件排序、设备分配和工人指派3个子问题。通过改进标准Jaya算法以使其适用于求解具有最小完工时间准则的DRCFJSP,具体改进包括设计三维向量编码方案,结合设备、工人和工件的集成特征进行种群初始化,围绕车间调度离散化特点扩展算法更新迭代机制,并设计了基于关键路径的局部邻域搜索策略和接受准则。对扩展后的柔性作业车间测试算例进行求解,并与现有算法进行比较,结果表明:本文算法具有一定的有效性和优越性,表明本文优化调度方法能在有限的资源下实现人员合理配置和工件快速排序。

关键词：计算机应用双资源约束柔性作业车间调度 Jaya算法关键路径局部邻域搜索