Advertisement

关于启发式车间作业调度算法的研究及应用（2005年）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本论文深入探讨了启发式算法在车间作业调度中的应用与优化策略，旨在提高生产效率和资源利用率，为制造系统提供有效的调度解决方案。研究于2005年完成。 针对离散型制造车间的特点，我们提出了一种启发式调度算法，在确保交货期的前提下，使得总的生产周期最短，并且设备的平均利用率最大化。在该算法的数学模型中，“时间”被详细描述，并探讨了工序间物料转移采用“平行顺序逆向移动”的方式。此外，引入工时变动容忍系数和批量拆分次数等参数，使算法更符合实际需求。在实施应用过程中，我们对算法进行了扩充和验证。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于启发式车间作业调度算法的研究及应用（2005年）
    优质
    本论文深入探讨了启发式算法在车间作业调度中的应用与优化策略，旨在提高生产效率和资源利用率，为制造系统提供有效的调度解决方案。研究于2005年完成。 针对离散型制造车间的特点，我们提出了一种启发式调度算法，在确保交货期的前提下，使得总的生产周期最短，并且设备的平均利用率最大化。在该算法的数学模型中，“时间”被详细描述，并探讨了工序间物料转移采用“平行顺序逆向移动”的方式。此外，引入工时变动容忍系数和批量拆分次数等参数，使算法更符合实际需求。在实施应用过程中，我们对算法进行了扩充和验证。
     
  • 关于启发式算法的研究
    优质
    本研究聚焦于探索和评估启发式算法在解决复杂问题中的应用与效能，旨在为优化决策过程提供有效策略。 这段文字详细讲解了各种启发式算法的原理与实现方法，内容全面且适合初学者学习了解。
     
  • 关于车间调度的遗传算法研究-jobshopmatlab.rar
    优质
    本资源为针对车间调度问题开发的一种基于遗传算法的解决方案，旨在优化Job Shop环境下的生产效率。通过MATLAB实现，提供了一个有效的工具用于测试和比较不同的调度策略。 车间调度遗传算法的研究涉及使用MATLAB进行一系列操作来优化生产过程中的任务分配与时间安排。 1. 参数初始化：设置群体数量为60个个体，并设定500次迭代周期，交叉概率设为0.8，变异概率定于0.6，同时代沟比例被指定为0.9。 2. 群体初始化：采用优先级编码方式生成初始种群。例如，在处理三个零件且每个零件包含三个工序的情况下，可能的初始序列包括1、3、4、5、6、7、8、9和2；或者2、1、3等排列组合形式。 3. 适应值计算：将个体解码为具体的操作顺序，并根据该操作顺序计算完成所有任务所需的总时间作为其适应度评价标准。 4. 自然选择过程：按照轮盘赌原则从原种群中挑选出60*0.9（即54个）具有较高适配性的新成员，以构成下一代群体的主体部分。 5. 交叉操作：在选定的新族群内随机选取两个尚未被选中的个体进行遗传信息交换。具体而言，在设定的概率阈值之上执行两点式基因重组策略；例如对于序列1、2、3、5、6、7、8和4,9，若选择的断点位于位置2与5之间，则可能产生新的组合如：0、2、3（被切除）、5（保留）等。 6. 突变操作：对经过交叉后的新生代群体中的每一个体施加突变处理。通过随机生成数值来决定是否执行基因位的交换，若概率大于预设值，则在个体内部选择两个位置并互换其内容以引入新的变异形式。 7. 种群更新策略：最终保留6个适应度较高的原有成员不变，并用经过上述操作后产生的新种群替换其余部分。
     
  • 关于车间调度的遗传算法研究-jobshopmatlab.rar
    优质
    本资源提供了针对车间调度问题的遗传算法解决方案，并以MATLAB代码形式实现。主要应用于解决Job-Shop调度问题，通过优化算法提高生产效率与灵活性。 车间调度遗传算法的研究 1. 参数初始化：族群数量设定为60个个体；迭代次数设为500次；交叉概率设置为0.8；变异概率设为0.6；代沟比例定为0.9。 2. 群体初始化：采用基于调度优先级的编码方式。例如，对于包含三个零件且每个零件有三个工序的情况，可以进行如下形式的初始编码：“1、3、4、5、6、7、8、9、2”或“2、1、3、4、5、6、7、8、9”。 3. 计算适应度：将个体解码为具体的工序序列，并计算完成时间以评估其适应值。 4. 选择操作：从原族群中，按照轮盘法选取60*0.9（即代沟）=54个个体组成新族群。 5. 交叉过程：在选出的新族群内进行遗传算法中的交叉操作。具体而言，在随机挑选的两个未被选过的个体之间执行2点交叉。例如，“1、2、3、5、6、7、8、4、9”和“2、1、3、5、6、4、9、7、8”，若选择在位置2和位置5进行交叉，则生成的中间状态为：“0, 2, 3, 5, 6, 0, 0, 0”。之后，删除这些占位符并插入未被交换的部分以完成新个体。 6. 变异操作：针对通过交叉得到的新族群中的每个个体执行变异。具体来说，若随机生成的数大于设定的变异概率，则在该个体中选择两个不同的位置，并将这两个位置上的数据进行互换。 7. 代群更新：新的群体包含54个经过交叉和/或变异操作后的个体。同时保留来自原族群适应值较高的6个个体以确保种群多样性，其余30%的个体被新产生的后代所替代。
     
  • 采用启发式规则与蚁群算法的车间作业调度策略
    优质
    本文提出了一种结合启发式规则和蚁群算法的新型车间作业调度策略，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟蚂蚁觅食行为中的路径选择机制，并融入特定领域知识以优化决策过程，该方法能够有效解决复杂制造环境下的调度问题，为实现智能工厂提供了新的思路和技术支持。 车间作业调度问题是一个典型的NP-hard难题，并且是当前研究中的一个重要课题，在学术界和工业界都受到了广泛的关注。本段落提出了一种基于启发式规则与蚁群算法相结合的车间作业调度方法。
     
  • 关于作业车间调度问题的改进自适应遗传算法研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了针对作业车间调度问题的一种改进型自适应遗传算法。通过优化遗传操作和引入动态参数调整策略，有效提升了算法求解效率与质量，为复杂调度场景提供了一种新的解决方案。 本段落提出了一种改进的自适应遗传算法来求解作业车间调度问题。该方法在保留当前代中的最优个体的同时，引入了交叉与变异的概率机制。通过开发相应的工程应用软件包，显著提升了算法的收敛速度，并且能够在搜索过程中自动调整交叉概率和变异概率，更好地满足实际工程需求。
     
  • 关于柔性作业车间调度遗传算法的研究综述_黄学文
    优质
    本文由黄学文撰写，是一篇关于柔性作业车间调度问题的遗传算法研究综述文章。文中全面总结了该领域内现有的研究成果和方法，并探讨了未来的发展趋势与挑战。 这篇论文对于学习遗传算法在调度问题中的应用非常有帮助。
     
  • 关于柔性车间作业调度的最新研究论文
    优质
    本论文深入探讨了当前柔性车间作业调度面临的挑战与机遇，提出了一种新颖的优化算法以提高生产效率和资源利用率。 ### 柔性车间作业调度最新论文解析 #### 核心知识点概述 本段落介绍了一篇关于柔性车间作业调度的研究论文，该论文针对多资源约束下的车间调度问题提出了新的解决方法。传统的作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP）主要关注单一资源的分配，但在实际生产环境中，许多任务需要多种资源的协同配合才能完成，这被称为多资源调度问题（Multi-Resource Constrained Job-shop Scheduling Problem, MRCJSP）。本段落通过建立一个通用的多资源调度模型，并采用蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO）进行优化求解，提供了一种有效的解决方案。 #### 重要概念详解 **1. 多资源约束的车间调度问题 (MRCJSP)** 多资源约束的车间调度问题是指在完成一项任务时，需要多种不同类型资源的支持，如加工设备、操作人员、辅助工具等。这些资源可能具有不同的可用时间和数量限制，因此，在制定调度计划时必须考虑到这些因素的影响。 **2. 通用调度模型** 为了应对多资源约束的问题，研究者们通常会建立一个数学模型来描述这个问题。这个模型需要充分考虑资源的类型变化和在可用时间上的约束。本段落中提出的通用调度模型旨在涵盖尽可能多的实际应用场景，从而提高模型的实用性和普适性。 **3. 基于蚁群算法的作业优化调度算法** 蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物路径的行为来解决问题的启发式搜索算法。在本段落中，研究者们利用蚁群算法来解决多资源约束的车间调度问题。具体而言，他们设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则，这些规则有助于指导蚁群算法找到最优或近似最优的调度方案。 - **状态转移规则**：规定了蚁群在寻找最优路径时如何从一个状态转移到另一个状态。这种规则通常与资源的可用性和任务之间的依赖关系有关。 - **轨迹强度更新规则**: 基于信息素浓度的变化来调整蚁群的搜索路径。信息素浓度越高，表示路径越可能被选择，反之亦然。通过这种方式，算法可以逐渐集中到较优的解决方案上。 - **工序时间的决策规则**: 决定每项任务执行的时间段，确保资源的有效利用并避免冲突。 **4. 精英策略** 精英策略是一种用于增强蚁群算法性能的方法。它通过保留最优解或最优个体来加速算法收敛速度。在多资源约束的车间调度问题中，可以通过记录并利用历史最优解来优化调度方案，从而提高算法的整体表现。 #### 实验验证与结论 文中提到的实例仿真结果表明，基于蚁群算法的多资源约束车间调度方法是可行且有效的。这种方法能够有效地处理资源类型的多样性及其在可用时间上的约束，进而提高了调度效率和资源利用率。 本段落通过对多资源约束的车间调度问题进行深入研究，提出了一种基于蚁群算法的优化调度算法。该算法不仅能够有效解决多资源约束下的调度问题，并通过引入精英策略进一步提升了性能表现。这一研究成果对于提升现代制造业的生产效率具有重要意义。
     
  • 关于动态车间作业调度问题中调度规则算法的研究综述论文
    优质
    本文综述了针对动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究进展，分析现有方法的优势与局限，并探讨未来研究方向。 调度规则是解决实际生产环境中动态车间作业调度问题的有效手段之一，但其性能通常仅在特定的调度环境下表现出色；当环境发生变化时，则需要进行实时的选择与评估。本段落对用于选择及评价调度规则的方法进行了综述，并探讨了如何应对实际生产中出现的动态车间实时调度挑战。 文章首先概述了调度规则的发展历程、分类及其主要特点，随后总结了几种常用的调度规则选取策略和评价方法。其中重点介绍了稳态仿真法与人工智能技术（如专家系统、机器学习及人工神经网络）在这一领域的应用成果，并列举了一些研究结论。此外，还详细描述了用于评估不同调度规则性能的指标体系及其具体实施方式。 针对现有研究中存在的不足之处，文章最后提出了未来可能的研究方向和改进思路。
     
  • 关于遗传规划算法在车间调度问题中的应用研究
    优质
    本研究探讨了遗传规划算法应用于车间调度问题的有效性与优势，通过模拟生物进化过程优化生产流程，旨在提升制造业效率和降低成本。 在机器学习领域内，遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种基于可变长度树形结构的仿生进化算法，能够将调度规则通过树形结构表示并进行遗传操作。这为计算机自动生成和优化启发式算法提供了可能——即超启发式算法（Hyper Heuristic）。