摘要：并行生产线和特定工序生产资源共享模式可以显著改善客户满意度并节约成本.针对预制构件并行生产线资源配置与生产调度集成优化问题,基于分解策略和交替迭代优化思想,提出一种交替式混合果蝇-禁忌搜索算法(AHFOA_TS)以最小化拖期惩罚费用.首先,通过快速启发式方法产生一较好初始解;然后,固定资源配置方案,为提高算法局部搜索能力,通过集成多种局部搜索方式,设计一种离散果蝇优化算法优化订单指派及调度方案;最后,固定订单指派及调度方案,为减少无效搜索次数,设计一种基于双层变异算子和精英劣解交叉策略的混合禁忌搜索算法以优化资源配置方案,如此两个阶段交替运行直至满足终止条件.此外,设计4种基于交替搜索框架的智能优化算法用于比较.计算结果表明,AHFOA_TS算法能够更有效求解预制构件生产线资源配置和生产调度集成优化问题.

摘要：研究基于网络的多工作伙伴挑选问题 ,并设计了带有协同因子的 0 - 1整数规划模型 ,以实现竞标费用和拖期惩罚费用之和最小。通过伙伴有效性定义 ,减小了解空间。利用遗传算法进行了模型求解。

摘要：绿色制造和智能制造是工业发展的两大趋势,针对目前作业车间能耗大、设备利用率低,以及产品拖期严重等问题,以智能制造业环境中的作业车间为研究对象,建立了以车间总能耗和总拖期惩罚为优化目标的多目标调度模型,并通过设置权重系数来调节优化目标决策偏好;基于遗传算法收敛速度快、全局搜索能力强,以及模拟退火算法突跳性强的特点,设计一种新型的遗传退火算法对问题进行求解。在算法设计中提出新的退火函数,同时结合回火机制,可有效地求出车间总能耗与总拖期惩罚的关系。最后,通过实例验证该模型的可行性和所提算法的有效性。

摘要：描述了虚拟企业动态联盟中 ,含有多个子项目的活动网络伙伴挑选问题 .以满足伙伴方案满意度下的最小化竞标花费与拖期惩罚之和为目标 ,并为之建立 0 - 1整数规划模型 .同时进行了方案有效性过滤 ,减小了解空间 .量化了模糊决策 ,设计了嵌入模糊决策规则的遗传算法 (软计算方法 ) ,使得算法具有比普通遗传算法更好的寻优能力 .在大规模问题求解上 ,该算法具有比分枝定界法更快的速度 .

摘要：分布式工厂生产形式对提高预制构件生产效率、保证订单按时交付、降低企业拖期交货惩罚费用具有重要的意义;因此针对分布式预制构件流水车间调度问题,以最小化订单总拖期惩罚为目标建立了数学优化模型,并基于双层整数编码方式提出了一种离散教与学算法(DTLBO);在算法初始化阶段,采用启发式规则和随机生成融合策略改善初始解的质量,进而增加算法的寻优效率;在教学阶段,结合问题模型特点,设计了顶层替换、底层替换两种邻域构造,促进教师解对学生解的引导优化;在学习阶段,通过变异算子和交叉算子让学生解之间相互学习更新,进一步提升算法的局部开发和全局探索能力;试验结果表明,与遗传算法和变邻域搜索算法对比,提出的DTLBO算法具有更好的求解性能和鲁棒性;最后与实际生产过程常用的经验启发式调度方法相比,提出算法在目标值上表现出不低于10%的平均改进率,有望显著增加预制构件制造企业净利润并提高客户满意度,能够为企业管理者提供更佳、更合理的生产调度方案。