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不同碳政策下“多目标”柔性车间作业调度鲁棒优化
1
作者 孙军艳 贺高科 +2 位作者 李晶晶 李兴 王子豪 《制造业自动化》 2024年第12期122-133,共12页
在“双碳”目标和碳政策提出的背景下,构建以碳排放量最低、总成本最小和完工时间最短的多目标柔性车间作业调度鲁棒优化模型,采用“Box+多面体式”集合表示方法处理加工时间的不确定性,设计改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。实例验证表明... 在“双碳”目标和碳政策提出的背景下,构建以碳排放量最低、总成本最小和完工时间最短的多目标柔性车间作业调度鲁棒优化模型,采用“Box+多面体式”集合表示方法处理加工时间的不确定性,设计改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。实例验证表明:对比传统NSGA-Ⅱ算法,改进NSGA-Ⅱ算法在反世代距离以及超体积度量两个算法指标性能下表现优越;碳排放量最大降低7.62%,总成本最大降低6.86%,完工时间最大减少7.54%。碳限额政策下的碳排放量最低,碳交易政策次之,碳税政策下最高。随着加工时间不确定程度增加,不同碳政策下三个目标函数均呈增长趋势。 展开更多
关键词 柔性车间作业调度 加工时间不确定 鲁棒优化 NSGA-Ⅱ算法
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多种群差分进化算法及在柔性车间作业调度中的应用 被引量：2
2
作者 谈峰 王伟 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期105-108,共4页
针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精... 针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效. 展开更多
关键词 柔性车间作业调度 多种群 差分进化算法 双目标数学模型
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基于遗传算法的柔性车间作业调度
3
作者 白康 《电子世界》 2012年第9期92-94,共3页
目前柔性车间作业调度问题已成为研究热点,本文采用遗传算法求解该问题。针对柔性车间作业调度问题的特点设计了染色体编码方法,即将基于工序的编码和基于机器的编码方式结合。同时在遗传操作方面设计了相应的交叉和变异算子。这些改进... 目前柔性车间作业调度问题已成为研究热点,本文采用遗传算法求解该问题。针对柔性车间作业调度问题的特点设计了染色体编码方法,即将基于工序的编码和基于机器的编码方式结合。同时在遗传操作方面设计了相应的交叉和变异算子。这些改进方法可以保证遗传操作每一步产生的染色体在工艺约束和选择机器方面都是合法的,避免了传统柔性车间作业调度中繁琐的染色体合法化修复工作。为了得到活动调度,在进行适应度计算时对染色体中的基因序列进行调整。仿真结果表明设计的遗传算法求解柔性车间作业调度是有效的。 展开更多
关键词 柔性车间作业调度 活性调度 遗传算法
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改进NSGA算法求解多目标柔性车间作业调度问题 被引量：21
4
作者 鞠录岩 杨建军 +2 位作者 张建兵 郭龙龙 李锁斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期260-265,270,共7页
在多目标柔性车间作业调度问题的研究中,求解算法与多目标处理至关重要。因此,基于非支配排序遗传算法提出了改进遗传算法求解该问题,设计了相应的矩阵编码、交叉算子,改进了非劣前沿分级方法,并提出了基于Pareto等级的自适应变异算子... 在多目标柔性车间作业调度问题的研究中,求解算法与多目标处理至关重要。因此,基于非支配排序遗传算法提出了改进遗传算法求解该问题,设计了相应的矩阵编码、交叉算子,改进了非劣前沿分级方法,并提出了基于Pareto等级的自适应变异算子以及精英保留策略。实例计算表明,该算法可以利用传统遗传算法全局搜索能力的同时可以防止早熟现象的发生。改进非劣前沿分级方法可以快速得到Pareto最优解集,进一步减小了计算复杂度,而且可以根据种群的多样性改变变异概率,有利于保持种群多样性、发掘潜力个体。 展开更多
关键词 柔性车间作业调度 多目标优化 非劣前沿分级遗传算法
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求解柔性车间作业调度的知识型协同演化方法 被引量：11
5
作者 贺仁杰 陈宇宁 +1 位作者 姚锋 邢立宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期310-315,共6页
提出了一种求解柔性车间作业调度的知识型协同演化方法。在该方法中,各个种群采用不同的进化方法和参数设置来推进各自的演化进程;种群之间通过相互的资源竞争和信息共享,共同推动整体算法的进化进程。采用柔性作业车间调度问题的15个... 提出了一种求解柔性车间作业调度的知识型协同演化方法。在该方法中,各个种群采用不同的进化方法和参数设置来推进各自的演化进程;种群之间通过相互的资源竞争和信息共享,共同推动整体算法的进化进程。采用柔性作业车间调度问题的15个标准实例进行实验,结果表明所提方法在优化性能方面优于近期公开发表的七种典型方法。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 遗传算法 蚁群算法 协同演化
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求解柔性车间作业调度的改进人工免疫算法 被引量：2
6
作者 王英彦 曾瑞 +1 位作者 方锦明 徐会彬 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第11期62-67,共6页
柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接... 柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接受新抗体,保证种群的多样性,加快搜索效率,并采用标准算例对其性能进行对比分析.仿真结果表明,改进人工免疫算法提高了FJSP的求解效率和解的质量,具有较高的实际应用价值. 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 人工免疫算法 模拟退算法 新抗体
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生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题 被引量：5
7
作者 吴定会 孔飞 +1 位作者 朱绍文 纪志成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期206-213,242,共9页
针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进... 针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 模糊Pareto支配 生物地理学算法 余弦迁移模型 双资源约束
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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
8
作者 李益兵 曹岩 +3 位作者 郭钧 王磊 李西兴 孙利波 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期280-293,共14页
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... 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。 展开更多
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
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深度强化学习求解动态柔性作业车间调度问题
9
作者 杨丹 舒先涛 +3 位作者 余震 鲁光涛 纪松霖 王家兵 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期10-16,共7页
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... 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。 展开更多
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
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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法
10
作者 王亮 顾益铭 刘世亮 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期101-109,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 强化学习 图神经网络 模仿学习 柔性作业车间调度
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度
11
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐珂鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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基于改进GEP的绿色柔性作业车间调度研究
12
作者 王婷 于颖 赵曜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期219-225,231,共8页
降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling pro... 降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling problem,GFJSP),提出了一种改进的多目标基因表达式编程(multi-objective gene expression programming,MOGEP)算法,并建立起以最大完工时间和总能耗为优化目标的数学模型。针对GFJSP的特点和MOGEP算法的求解方式,设计了用于车间调度问题的个体评价机制;针对算法特殊的基因构造形式,设计了基于K-表达式的变异操作和重组操作;提出了基于个体的自适应遗传算子,能够动态地调整遗传操作的概率;在MOGEP框架中融入了具有5层邻域结构的禁忌搜索策略,避免算法过早陷入局部最优。通过仿真对比实验证明,改进MOGEP算法在兼顾解的分布性的同时增强了全局收敛能力,具有更高的探索效率;且其生成的调度规则能够有效优化完工时间和生产能耗,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 绿色柔性作业车间调度 多目标基因表达式编程 个体评价机制 自适应遗传算子 禁忌搜索策略
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改进麻雀搜索算法求解柔性作业车间调度问题
13
作者 武福 徐上壹 《机电工程技术》 2025年第3期25-29,68,共6页
针对以最小完工时间为目标的单目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)。首先,采用两段式编码将FJSP描述为机器选择和工序排序两个子问题,引入转换机制实现FJSP的离散调度解与连续麻雀个体位置向量之间的映... 针对以最小完工时间为目标的单目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)。首先,采用两段式编码将FJSP描述为机器选择和工序排序两个子问题,引入转换机制实现FJSP的离散调度解与连续麻雀个体位置向量之间的映射。然后,采用混合式种群初始化策略生成初始种群,通过黄金正弦算法改进发现者的位置更新方式,增强算法的全局搜索能力。最后,对一个应用实例以及Brandimare标准测试集中的10个FJSP算例进行仿真并与其他智能算法对比分析。结果表明,改进后的ISSA算法用于求解FJSP问题具有较好的算法收敛性,能够有效地获得FJSP问题的优化解。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 柔性作业车间调度问题 黄金正弦策略
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柔性作业车间调度问题的课程强化学习算法
14
作者 卢超 肖洋 +1 位作者 张彪 高亮 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期49-59,共11页
针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未... 针对深度强化学习在柔性作业车间调度问题上泛化能力不足的问题,提出结合课程学习和深度强化学习的方法。通过动态调整训练实例难度,重点增强最难实例的训练,以适应不同数据分布,避免学习过程中的遗忘问题。仿真测试结果表明,算法在未经训练的大规模问题和基准数据集上保持了不错的性能。在2种人造分布的4个未训练大规模问题上取得了更好的性能表现。相较于精确方法和元启发式方法,对于计算量较大的问题实例,能快速地获得质量不错的解。同时算法可以适应不同的数据分布的柔性作业车间调度问题,具有较快收敛速度和较好泛化能力。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 深度强化学习 课程学习
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考虑转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度
15
作者 魏光艳 叶春明 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期67-88,共22页
针对考虑工人和工件在机器间转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度问题(MO-DFJESP),构建了以最小化最大完工时间、总能耗、总工人成本和最大工人工作量为优化目标的数学模型。该模型同时还考虑了工人的技能、熟练度和单位成本差... 针对考虑工人和工件在机器间转移时间的多目标双资源柔性作业车间节能调度问题(MO-DFJESP),构建了以最小化最大完工时间、总能耗、总工人成本和最大工人工作量为优化目标的数学模型。该模型同时还考虑了工人的技能、熟练度和单位成本差异。为了求解MO-DFJESP模型,提出一种多目标混合进化算法(MO-HEATS)。根据MO-DFJESP模型特点,设计了一种多维编码和解码方案以表示问题的可行解。基于sigmoid函数设计了自适应机制,以兼顾MO-HEATS算法的开发和探索能力,并结合禁忌搜索(TS)组件提升局部搜索能力。最后,在仿真算例上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了自适应机制和TS组件对MO-HEATS算法性能具有明显提升作用,且MO-HEATS算法对求解MO-DFJESP模型具有显著优势。 展开更多
关键词 双资源柔性作业车间调度 多目标 混合进化算法 禁忌搜索 转移时间 节能调度
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基于多群体禁忌蜂群算法的柔性作业车间调度
16
作者 卢法凯 田野 蔡雨轩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期36-40,共5页
针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种... 针对人工蜂群算法解决柔性作业车间调度问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了多群体禁忌蜂群算法(multi-swarm taboo artificial bee colony algorithm,MTABC),在初始化阶段提出多规则方法,引入反向学习规则,提高种群的多样性;雇佣蜂阶段提出两种不同的交叉算子,分别应用在工序编码和机器编码中,指导种群进化方向;跟随蜂阶段将禁忌列表添加到关键路径移动局部搜索策略中,更加符合实际调度问题的执行特点;侦察蜂阶段提出双侦察群体,以不同的方式进行初始化,避免陷入局部最优等问题;最后在Brandimarte数据集上与其它算法进行测试对比,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 柔性作业车间调度问题 多群体侦察策略 禁忌搜索
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考虑批量的柔性作业车间动态调度问题研究
17
作者 李佳 李明辉 石小秋 《制造业自动化》 2025年第2期96-104,共9页
通过工件分批调度,解决临时订单插入对柔性作业车间调度最大完工时间和交货期的影响。首先,建立考虑批量的柔性作业车间动态调度数学模型;其次,提出基于机器、工序、批量的三层染色体编码方案;然后,针对订单插入事件,使用重调度方法;最... 通过工件分批调度,解决临时订单插入对柔性作业车间调度最大完工时间和交货期的影响。首先,建立考虑批量的柔性作业车间动态调度数学模型;其次,提出基于机器、工序、批量的三层染色体编码方案;然后,针对订单插入事件,使用重调度方法;最后,提出三种局部搜索邻域操作和在选择算子中加入非支配排序遗传算法,来提高Memetic算法的寻优能力,并用改进后的Memetic算法对模型进行求解。通过6×8算例比较,分批调度比不分批调度的最大完工时间减少28.03%,提前/拖期惩罚函数值减少26.62%。批量调度能有效减少工件加工对最大完工时间和交货期的影响,工件分批数量最优为2~3批。 展开更多
关键词 批量调度 柔性作业车间动态调度 订单插入 MEMETIC算法
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面向节能环保的多目标柔性作业车间调度优化研究
18
作者 费凡 陈超 潘瑞林 《机电工程技术》 2025年第4期155-160,共6页
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... 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。 展开更多
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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考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度研究
19
作者 路鑫 鲁聪 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期166-179,共14页
提出一种考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度(fuzzy flexible assembly job shop scheduling considering assembly sequence variationunder dual resource constraints,FFAJSS-ASVDRC)方法,以实现在双资源约束(... 提出一种考虑装配序列变化与双资源约束的模糊柔性装配作业车间调度(fuzzy flexible assembly job shop scheduling considering assembly sequence variationunder dual resource constraints,FFAJSS-ASVDRC)方法,以实现在双资源约束(包含机器与工人)和操作时间不确定条件下零件加工序列与装配序列的同步优化。通过分析FFAJSS-ASVDRC问题,建立了以最小化总生产完成时间、总库存时间和总花费为目标的数学模型。为合理安排加工与装配工序,分配机器、装配工位和工人,设计了一种3层分段混合染色体结构,提出基于Q-Learning的遗传算法(QLearning based genetic algorithm,QLGA),实现染色体交叉范围的自适应调整,以提高所获取非支配解的质量。通过案例研究,证明了所提出的基于QLGA在求解FFAJSS-ASVDRC时的有效性、优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 柔性装配作业车间调度 双资源约束 装配序列 Q-LEARNING NSGA-Ⅱ
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基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化研究
20
作者 刘亮 贺禹铭 祁思远 《现代制造工程》 北大核心 2025年第3期41-51,共11页
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... 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。 展开更多
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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