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车间作业调度问题的群智能算法研究

车间作业调度问题的群智能算法研究

作者：虎群西安理工大学

学位级别：硕士

生产调度问题是一个具有代表性的调度问题,在很多行业或者系统中发挥着至关重要的作用,具有很高的理论研究与实际应用价值。生产调度问题本质上是离散域的组合优化问题,并且已被证明大多数是NP难问题。而车间作业调度问题又是其中约束最... 详细信息

生产调度问题是一个具有代表性的调度问题,在很多行业或者系统中发挥着至关重要的作用,具有很高的理论研究与实际应用价值。生产调度问题本质上是离散域的组合优化问题,并且已被证明大多数是NP难问题。而车间作业调度问题又是其中约束最多,求解最困难的一种。传统的解析建模和最优化方法很难适应问题需求,而现有的群智能算法及其改进算法,对该问题仍然在求解能力上存在不足。车间作业调度问题的复杂性,除了其离散的解空间过于庞大之外,还表现在解空间内的各操作是相互关联的。对任意一个操作的调整,都有可能导致整个解空间结构的改变。因此,群智能算法中的全局搜索能力和局部精细搜索能力,在求解车间作业调度问题时需要相互促进,共同起效。针对车间作业调度问题,本文重点分析了两种求解能力优秀的群智能算法:粒子群算法和人工鱼群算法。并在两种基本算法的基础上分别做出了改进,以提高两种算法针对车间调度问题的全局搜索能力和跳出局部极值的能力。最后通过仿真实验分别验证两种改进后算法的有效性。

关键词：车间作业调度问题粒子群算法人工鱼群算法

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基于遗传算法的车间作业调度问题求解

计算机工程与应用 2002年第10期38卷 79-82页

作者：谢胜利董金祥黄强温州师范学院计算机科学系温州325003 浙江大学人工智能研究所杭州310027

文章提出了一个求解车间作业调度问题的完备的、强壮的遗传算法。在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:(1)采用分段结构的染色体编码思想;(2)生成可行调度的算法;(3)计算调度目标函数的算法;(4)三种遗传算子及其辅助算子... 详细信息

文章提出了一个求解车间作业调度问题的完备的、强壮的遗传算法。在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:(1)采用分段结构的染色体编码思想;(2)生成可行调度的算法;(3)计算调度目标函数的算法;(4)三种遗传算子及其辅助算子———修正算子的设计。最后,通过仿真验证了算法的有效性和稳定性。

关键词：遗传算法车间作业调度问题可行调度遗传算子 NP问题

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改进细菌觅食算法求解车间作业调度问题

计算机应用研究 2011年第9期28卷 3324-3326页

作者：崔静静孙延明车兰秀华南理工大学工商管理学院广州510640 华南理工大学科技开发公司广州510640

针对细菌觅食算法(BFOA)求解高维优化问题时容易陷入局部最优和早熟的问题,引入自适应步长及差分进化算子,并将改进算法用于车间作业调度问题(JSP)中。求解时,设计了一种编码转换方案,从而无须修改BFOA运算规则即可实现对JSP的寻优;同时... 详细信息

针对细菌觅食算法(BFOA)求解高维优化问题时容易陷入局部最优和早熟的问题,引入自适应步长及差分进化算子,并将改进算法用于车间作业调度问题(JSP)中。求解时,设计了一种编码转换方案,从而无须修改BFOA运算规则即可实现对JSP的寻优;同时,采用空闲时间片段优化策略降低了调度问题的复杂性。仿真实验表明,该算法能够跳出局部最优,避免了早熟的问题,调度结果优于原始细菌觅食算法和离散粒子群算法。

关键词：细菌觅食算法自适应步长车间作业调度问题编码转换空闲时间片段优化

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一种求解车间作业调度问题的免疫算法

计算机工程与应用 2009年第31期45卷 34-36,39页

作者：林秋镇胡庆彬陈剑勇深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种求解车间作业调度问题的免疫算法。利用免疫算法较强的搜索能力可以实现全局寻优。通过使用克隆、高频变异和抗体抑制等免疫操作,提高了... 详细信息

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种求解车间作业调度问题的免疫算法。利用免疫算法较强的搜索能力可以实现全局寻优。通过使用克隆、高频变异和抗体抑制等免疫操作,提高了算法的收敛速度和种群的多样性,可以有效地克服遗传算法种群早熟化和收敛速度慢的问题。仿真结果表明,与改进后的遗传算法比较,提出的免疫算法在全局最优解和收敛速度上都有较为明显的优势。

关键词：车间作业调度问题免疫算法克隆选择算法高频变异

一种求解车间作业调度问题的混合邻域结构搜索算法

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计算机科学 2005年第5期32卷 177-180,189页

作者：曾立平黄文奇华中科技大学计算机科学与技术学院计算机理论研究所武汉430074

车间作业调度问题是优化组合中一个著名的难题,问题的目标是在满足约束条件的前提下,使调度的加工周期尽可能小。文章中提出了利用新的混合邻城结构进行搜索来求解车间作业调度问题。对于算法关键的邻域构造问题以及跳坑策略给出了提高... 详细信息

车间作业调度问题是优化组合中一个著名的难题,问题的目标是在满足约束条件的前提下,使调度的加工周期尽可能小。文章中提出了利用新的混合邻城结构进行搜索来求解车间作业调度问题。对于算法关键的邻域构造问题以及跳坑策略给出了提高算法优度的解决方案。采用43个不同规模和难度的国际标准算例做为本算法的测试实验集,39个算例找到了最优解,其中包括著名的难例FT10。与当前国外学者提出的一种先进算法进行了比较,算法的优度高于被比较的先进算法。

关键词：车间作业调度问题邻域结构搜索算法混合求解优化组合约束条件加工周期解决方案测试实验国际标准行搜索最优解算例

车间作业调度问题(job-shop)的一种改进遗传算法

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机械管理开发 2009年第2期24卷 137-138,141页

作者：冯伟东刘伟徐连香长春工业大学机电工程学院吉林长春130012

搜索空间适应性的遗传算法(GSA)具有这样的能力,即使在不通过修改遗传算法的某些参数(例如交叉率和变异率)的情况下,就可适应解空间的结构、并调节全局搜索和局部搜索的相互平衡。但是这种遗传算法(GSA)需有对个体特征继承率控制能力的... 详细信息

搜索空间适应性的遗传算法(GSA)具有这样的能力,即使在不通过修改遗传算法的某些参数(例如交叉率和变异率)的情况下,就可适应解空间的结构、并调节全局搜索和局部搜索的相互平衡。但是这种遗传算法(GSA)需有对个体特征继承率控制能力的交叉操作。文章阐述了一种改进的搜索空间适应性的遗传算法(mGSA)用于解决车间作业调度问题(JSP);这种方法不同于GSA不需要带特征继承率调节能力的交叉操作。最后通过两个benchmark问题的数字实验,展示了这种方法的的有效性;并通过与现存的遗传算法相比较,展示了这种方法有更好的结果。

关键词：车间作业调度问题遗传算法搜索区域适应

自适应粒子群优化算法在车间作业调度问题中的应用

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物流技术 2013年第6期32卷 220-222页

作者：张智善朔黄铁路发展有限责任公司河北肃宁062350

采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置。最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果... 详细信息

采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置。最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的。

关键词：车间作业调度问题粒子群优化算法自适应策略惯性权重

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基于改进粒子群算法的车间作业调度问题研究

哈尔滨理工大学学报 2011年第2期16卷 35-39页

作者：乔佩利马丽丽郑林哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

针对现行的遗传算法存在过早收敛和进化速度过慢的局限,以及标准粒子群算法收敛精确度不高、易陷入局部极值点的缺点,通过分析原有算法的优化机理,提出一种惯性权重随粒子的进化代数增加而非线性减小的改进型粒子群算法,并将此算法应用... 详细信息

针对现行的遗传算法存在过早收敛和进化速度过慢的局限,以及标准粒子群算法收敛精确度不高、易陷入局部极值点的缺点,通过分析原有算法的优化机理,提出一种惯性权重随粒子的进化代数增加而非线性减小的改进型粒子群算法,并将此算法应用于车间作业调度问题中.大量仿真实验结果表明,该算法在求解车间作业调度问题上具有可行性和有效性.

关键词：粒子群算法车间作业调度问题惯性权重

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基于混合蚁群算法的车间作业调度问题求解

基于混合蚁群算法的车间作业调度问题求解

作者：陈程电子科技大学

学位级别：硕士

随着市场竞争的日益激烈,面向顾客订货的、多品种、小批量生产已经成为21世纪的主导生产模式。相应地,制造企业正向着精益生产和敏捷制造的方向发展。在这种生产环境下,如何安排生产计划、如何进行调度成为企业有效进行生产的关键问题... 详细信息

随着市场竞争的日益激烈,面向顾客订货的、多品种、小批量生产已经成为21世纪的主导生产模式。相应地,制造企业正向着精益生产和敏捷制造的方向发展。在这种生产环境下,如何安排生产计划、如何进行调度成为企业有效进行生产的关键问题。有效的调度方法与优化技术的研究和应用,对于制造企业提高生产效率、降低生产成本等方面起着重要作用,因而越来越受到学者们的关注。生产与运作管理的核心是车间作业调度问题(JSSP)能否高效的获得优化解,因此,JSSP的调度策略一直是制造业研究的重点之一,对JSSP的研究具有重要的理论意义和现实意义。蚁群优化算法(Ant Colony Algorithms,ACA)是一种近年来才发展起来的新颖的仿生型的智能优化算法,具有正反馈、分布计算和启发性搜索等特点。作为计算智能和群智能的重要分支之一,蚁群优化算法的研究方兴未艾,备受瞩目。蚁群优化算法的思想来源于我们真实世界中的蚂蚁群体的智能特性。本文介绍了JSSP研究的目的、意义及其重要性,分析了国内外对JSSP进行研究的方法与发展现状;研究了JSSP的特点及其分类,探讨了JSSP的调度策略,回顾了求解JSSP的主要历程及其方法;对蚁群优化算法的发展背景、内容、实现方法作了详细介绍,对该算法本身进行了深入研究,提出了自己的改进方案。本文主要有以下几个方面创新:提出一种新的JSSP邻域结构,与传统的邻域结构比较,有效的缩小邻域空间的规模;针对蚁群优化算法中信息素强度在蚁群之间起通讯、协作的关键作用,提出了利用全局和局部最优解来增强优质个体所走路径上的信息素强度的方案;简化了蚁群优化参数设置问题,对部分参数实行动态的调整策略;提出了一种通过分阶段变邻域求解JSSP的新的混合算法。最后通过面向对象技术思想实现了系统核心调度算法功能,给出了一种基于MVC模式进行系统设计方法,为进一步的工作奠定基础。通过对一些代表性的基准问题进行仿真,混合蚁群算法能够更快速的搜索到更优解,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力,能够有效的解决JSSP问题。本文研究成果对蚁群算法的研究有一定的参考价值,并对建立现代优化调度系统有现实的理论指导意义和应用价值。

关键词：车间作业调度问题蚁群算法邻域搜索算法动态调整策略