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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

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简介:
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。

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客服
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    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。
  • 柔性遗传_黄学
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    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。
  • 改进自适应遗传.pdf
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    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。
  • 遗传应用
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    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)。
  • 柔性最新
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    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。
  • 量子鲸鱼优化应用.pdf
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    本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用,通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法(WOA)在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点,本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法(QWOA),并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现,与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法(CS)和灰狼优化算法(GWO)相比,量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度,并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。
  • 解析
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    本文章探讨了车间作业调度的问题,并对现有算法进行了深入分析和解释。通过优化调度策略以提高生产效率和资源利用率。 车间作业调度问题描述及其算法解析 柴博、韩刚指出,车间作业调度(Job-Shop Scheduling),简称JSS,是制造系统研究的一个热点领域,在计算机集成制造系统(CIMS)的研究中占据重要地位,并且是一个典型的NP难问题。该领域的研究具有重要意义。
  • 遗传
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    本研究探讨了运用遗传算法解决复杂制造系统中的车间调度问题,旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟自然选择与遗传机制,优化任务分配与流程安排,实现成本最小化及时间最省目标。 智能车间调度问题可以通过遗传算法得到更有效的解决方案。
  • PSO解决6x6.rar_PSO_pso job_粒子群_
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    本研究探讨了利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化解决6x6规模的车间调度问题,旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟粒子群的行为来寻找最优解,为复杂制造环境下的任务分配提供了一种有效策略。 使用粒子群优化算法来解决6*6的车间调度问题。
  • 优质
    本文探讨了如何运用动态规划方法解决作业调度问题中的经典算法挑战,提供详细题解与分析。适合对计算机科学和运筹学感兴趣的读者。 假设我们有一台机器以及在此机器上处理的n个作业a1,a2,...an的集合。每个作业aj有一个处理时间tj,效益pj,及最后期限dj。这台机器在同一时刻只能处理一个作业,并且作业aj必须在连续的时间单位tj内不间断地运行。如果作业aj能够在它的最后期限dj之前完成,则可以获得效益pj;但如果它未能在此之前完成,则没有效益。 请设计一种动态规划算法来找出能够获得最大总效益的调度方法,假设所有的处理时间都是1到n之间的整数。同时,请分析该算法的时间复杂度。