摘要：为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

摘要：分布式调度是智能制造的新模式,急需新的调度方法来应对动态多变的市场需求。针对分布式置换流水车间问题,采用逆调度方法优化,通过最小调整加工参数,使得尽可能保证原排序的情况下调度最优。以最小化调整加工时间为目标,建立流水车间逆调度数学模型,针对逆调度问题特征,在遗传算法的框架下提出一种混合遗传优化算法。首先,基于逆调度参数可调的特征,提出基于工序的小数机制双层编码方案,能够实现参数的调整,保证可能解;提出改进启发式方法和基于规则的方法相结合的混合初始化方法;其次,采用适合问题特征的交叉、变异操作执行搜索;为协调全局搜索与局部搜索能力,设计局部搜索策略和学习机制的双种群协同搜索策略。为验证算法性能,基于问题实例采用三种算法进行比较,并且进行统计分析,其结果表明所提算法能更有效求解分布式流水线逆调度问题。

摘要：针对带交货期的单机逆调度问题,建立以最小化系统调整为目标函数的单机逆调度数学优化模型;利用互补性能,采用串行、并行和嵌入等结构,将遗传算法与变邻域搜索算法相结合,设计出遗传-变邻域搜索算法、遗传-变邻域搜索交替算法和遗传-变邻域搜索协同算法3种混合算法。为产生逆调度激发机制,采用非最优调度法,将随机初始化与局部初始化进行结合,创造逆调度环境;此外,为提高算法的局部搜索能力,基于交叉变异操作等思想来构建四种搜索邻域,通过邻域结构的切换,加强局部搜索能力;最后,将提出的混合算法用于求解不同规模的问题实例,与其他算法的求解结果进行比较,证明提出的混合算法是可行的和有效的。