针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOP...针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。展开更多
柔性作业车间调度问题由来已久,为优化车间调度问题,建立了车间优化调度模型。对生产车间单目标展开分析,以最短时间完成最大任务量为优化目标,构建柔性车间调度模型。考虑车间生产为多目标调度优化问题,将生产能耗、设备负荷、最大任...柔性作业车间调度问题由来已久,为优化车间调度问题,建立了车间优化调度模型。对生产车间单目标展开分析,以最短时间完成最大任务量为优化目标,构建柔性车间调度模型。考虑车间生产为多目标调度优化问题,将生产能耗、设备负荷、最大任务时间以及延期时间作为四个优化目标,采用多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEAD)求解车间调度模型。选取柔性生产线某一产品来检验调度优化效果,柔性生产线未优化前产品总的延期时间为63.54分钟,优化后产品总的延期时间为0分钟。同时,设备总能耗、设备总负荷均有明显改善。研究内容对提高柔性生产线工作效率,提升企业竞争优势有重要的参考价值。展开更多
为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床...为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法,针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题,提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子,并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中,自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解;在等权重最优解的生产实验中,自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-Ⅱ算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。展开更多
文摘针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。
文摘柔性作业车间调度问题由来已久,为优化车间调度问题,建立了车间优化调度模型。对生产车间单目标展开分析,以最短时间完成最大任务量为优化目标,构建柔性车间调度模型。考虑车间生产为多目标调度优化问题,将生产能耗、设备负荷、最大任务时间以及延期时间作为四个优化目标,采用多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEAD)求解车间调度模型。选取柔性生产线某一产品来检验调度优化效果,柔性生产线未优化前产品总的延期时间为63.54分钟,优化后产品总的延期时间为0分钟。同时,设备总能耗、设备总负荷均有明显改善。研究内容对提高柔性生产线工作效率,提升企业竞争优势有重要的参考价值。
文摘为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法,针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题,提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子,并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中,自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解;在等权重最优解的生产实验中,自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-Ⅱ算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。
