摘要：提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem,SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy,ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm,EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。

摘要：安排合理有效的生产调度是生产活动能井然有序开展,生产资源得到最佳配置,运作过程简明流畅的有力保证。置换Flow shop调度问题是流水车间的典型问题,同时也是NP-C难题。从问题出发,设计了由量子进化,最佳模式和其他优化技术所构成的混合量子算法(HQA)。HQA模仿量子行为迭代演化,将种群一分为二,种群1在量子作用和其他优化作用下,探索解空间。种群2保留最佳模式,提高了搜索的效率。经计算测试,验证了HQA在求解排序问题中的可行性,测试结果表明HQA具备了求解置换Flow shop调度问题的能力。

摘要：文章在对JSP问题进行描述的基础上,提出了一种新的改进遗传算法。该算法针对遗传算法的弱点进行了一系列的改进:设计一个新的选择策略来避免早熟,引入了一个动态的交叉和变异概率以及兄弟竞争的策略来加快收敛速度和全局搜索能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。

摘要：针对以最小化加权拖期和为优化目标的Job shop调度问题,提出了一种基于瓶颈工件识别的免疫模拟退火算法。为描述各工件对最终调度性能影响的关键程度,定义了工件瓶颈特征量并提出基于人工调度经验的模糊推理系统以计算该特征量值。根据瓶颈工件需优先调度这一思路设计了一种有效利用工件瓶颈特征信息的免疫机制。在模拟退火过程中引入该免疫算法,并进行了大量数值计算实验。对不同规模问题的计算实例表明,该算法能够加快优化过程的收敛速度,取得较好的优化结果。

摘要：在对FSP问题进行描述的基础上,提出了一种新的改进遗传算法。该算法针对遗传算法的弱点进行了一系列的改进:设计一个新的选择策略和一个新的多交叉算子策略来避免早熟并引入了兄弟竞争的策略来加快收敛速度和全局搜索能力。仿真计算表明了该算法的良好收敛性和有效性。

摘要：Job shop Problem(JSP)是生产调度领域中的一类复杂的调度问题,高效JSP求解算法的研究与设计是JSP,乃至整个生产调度领域的关键研究内容。引入新的智能仿生算法Shuffled Complex Evolution(SCE),以求解工件的最小最大完成时间为目标,通过序列映射方式将连续定义域空间中的变量映射到离散的组合优化问题空间中,同时采用基于工序编码的方式进行编码,最后使用顺序插入解码机制对其解码。并针对基本SCE算法在求解优化问题时求解质量差和求解速度慢等缺点,对算法中个体的进化过程进行改进,使个体进化的方向沿着当前群体最优解的方向进行。最后将此算法用于求解典型的Job shop调度实例,结果表明,改进SCE算法在解决Job shop调度问题上是有效的。

摘要：针对生产调度领域中的置换Flow shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA).经过对多个算例的测试,证明HQA在生产调度领域能够提供良好的决策方案和依据.

摘要：基于文化算法及文化进化思想设计了的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到模糊Flow shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试.结果表明,此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于简单遗传算法及模拟退火算法.

摘要：针对大规模Job shop调度问题,提出了一种基于TOC(theory of constraints)的免疫遗传算法。该算法依据TOC理论中瓶颈机约束生产系统性能的思想,利用瓶颈机器的特性,在染色体编码及遗传操作过程中,对瓶颈机与非瓶颈机采用不同的处理方式,以使瓶颈工序得到最优化调度。而非瓶颈工序在满足瓶颈工序的调度方案的基础上进行快速调度,降低大规模作业车间调度问题的复杂度,提高算法的求解效率。为提高算法求解质量,克服遗传算法的随机性及迭代退化问题,将TOC理论中的瓶颈机器拓展至瓶颈工件,提出候选瓶颈工件集及瓶颈工件的定义。通过对瓶颈机接种"瓶颈工件邻域对换"免疫算子,充分利用种群中个体的特征信息,辅助遗传算法的优化过程。仿真结果表明:瓶颈特征的应用以及免疫算子的融入是有效的,免疫遗传算法可以在较短的时间内求得令人满意的解。

摘要：许多生产调度优化问题属于NP-hard问题,其求解通常采用智能启发式算法。基于文化算法及文化进化思想设计的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到置换Flow shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试,结果表明此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其全局搜索性能优于一种改进的GA算法。