柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究
柔性作业车间多目标动态调度
参考内容
引言
在制造业中，车间调度是一个关键问题，它影响着生产效率、生产成本和产品 质量。近年来，多目标柔性作业车间调度问题（MFOJSP）受到了广泛。 MFOJSP是指在作业车间中，同时考虑多个目标，如加工时间、成本、质量等， 并通过对这些目标的优化，实现车间调度的最优化。
模型建立
1、定义问题
2、鲁棒性要求：由于生产过程中的不确定性因素较多，算法需要具有一定的 鲁棒性，以应对各种异常情况。
3、优化目标多样性：多目标动态调度需要考虑多个不同的优化目标，例如生 产成本、交货期、设备利用率等。这需要算法具有处理多目标优化问题的能力。
4、求解难度：由于多目标动态调度的复杂性，求解难度较大，需要采用高效 的算法和优化技术。
三、现状与挑战
目前，针对柔性作业车间多目标动态调度问题，研究者们已经提出了一系列的 方法和算法。例如，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。这些算法 可以有效地解决单目标静态调度问题，但在多目标动态调度方面仍然存在一些 挑战。具体来说，以下几个方面的问题亟待解决：
1、实时性要求：多目标动态调度需要快速地响应生产过程中的变化，因此需 要算法具有实时性。
3、大数据分析与预测：利用大数据技术对生产数据进行挖掘和分析，以获得 更准确的生产预测和优化方案。
4、人机协同：将人类智慧和机器智能相结合，实现人机协同的调度系统。人 类智慧可以提供灵活性和创造性，而机器智能可以提供高效性和准确性。
5、绿色制造与可持续发展：在调度优化过程中考虑能源消耗、碳排放等因素， 以实现绿色制造和可持续发展。
一、柔性作业车间概述
柔性作业车间是一种灵活的生产组织形式，它可以根据市场需求的变化快速调 整生产计划，以满足客户的个性化需求。在柔性作业车间中，设备、人员和物 料等资源可以动态地配置和调整，以适应不同的生产任务。这种生产组织形式 的灵活性使得它在制造业中得到了广泛应用。
柔性作业车间调度问题简明分析
1、编码
1、编码
在遗传算法中，问题的解需要用二进制或十进制的编码来表示。在柔性作业 车间调度问题中，我们可以将生产任务和生产设备分别用二进制或十进制的编码 表示，每个编码对应一个任务或设备。
2、初始种群生成
2、初始种群生成
遗传算法的初始种群是随机的，可以通过随机分配任务和设备来生成。在生 成初始种群时，需要保证每个任务都有对应的设备，每个设备都有对应的任务。
四、结论
四、结论
本次演示提出了一种新型的柔性作业车间调度方法——基于遗传算法的柔性 作业车间调度方法。该方法通过采用遗传算法作为优化算法，能够找到最优的调 度方案，提高生产效率和降低生产成本。通过应用案例的验证，该方法具有很高 的实用价值和推广价值。
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柔性作业车间调度问题简明分 析
01 引言
03 问题分析
目录
02 概念解析 04 技术实现
05 案例分析
07 参考内容
目录
06 总结
引言
引言
在现代化制造业中，柔性作业车间调度问题一直是生产过程中的核心难题之 一。该问题的合理解决有助于提高生产效率、降低成本、增强企业竞争力。本次 演示将对柔性作业车间调度问题进行简要分析，旨在帮助读者更好地理解和解决 这类问题。
结论
结论
本次演示对车间作业调度的技术问题进行了简要的综述。尽管在调度算法、 任务分配和调度优化等方面取得了一定的研究成果，但仍存在许多挑战和需要进 一步探讨的问题。例如，如何针对实际生产环境中的动态变化进行调度优化，
结论
如何综合考虑多个优化目标等问题。此外，随着智能制造技术的发展，如何 将先进的人工智能方法应用于车间作业调度也是一个值得研究的方向。
5、交叉操作
柔性生产系统的优化调度与控制
柔性生产系统的优化调度与控制柔性生产系统是一种灵活的生产模式，它可以根据市场需求进行生产规划和生产调度，生产过程可以有效地应对不同的生产情况。
柔性生产系统可以大大提高生产效率，降低生产成本，因此受到了越来越多企业的青睐。
在实际生产中，如何优化调度和控制柔性生产系统，是一个值得研究的问题。
本文将介绍柔性生产系统的优化调度与控制方面的一些研究进展。
一、柔性生产系统的优化调度柔性生产系统的优化调度是指在保证质量和效率的前提下，最大限度地利用设备和人力资源。
目前针对柔性生产系统的优化调度，主要有以下几种方法：1、基于遗传算法的调度方法遗传算法是一种模拟自然选择过程的算法，在柔性生产系统的优化调度中，遗传算法主要用于求解最优的任务分配方案和生产顺序。
研究表明，基于遗传算法的柔性生产系统调度方法可以较快地得到较优解。
2、多目标决策方法针对柔性生产系统的多目标决策问题（如最小化生产成本和最大化生产效率），多目标决策方法可以同时优化多个目标，得到生产系统的 Pareto 最优解集，以供决策者参考。
3、基于智能优化算法的调度方法智能优化算法是指模仿人类的一些智能行为（如演化、蚁群等）的算法，能够快速计算出某个问题的最优解。
基于智能优化算法的柔性生产系统调度方法，将生产任务和资源分配问题转化为一个数学模型，通过智能算法求解，可以得到最优的生产调度方案。
二、柔性生产系统的优化控制柔性生产系统的优化控制是指通过精细的控制算法实现生产过程的最优化。
柔性生产系统的优化控制，主要有以下几种方法：1、基于模型预测控制的方法基于模型预测控制的方法是指通过对柔性生产系统进行建模，并预测生产过程中可能出现的问题，从而及时对生产过程进行调整，保证生产效率和生产质量。
2、基于反馈控制的方法基于反馈控制的方法是指通过对生产过程中收集的数据进行实时监控和反馈，对生产过程进行调整，以达到最优控制效果。
这种方法适用于生产过程比较稳定的情况下，可以快速实现生产过程的优化控制。
FPD-GA求解多目标柔性作业车间调度问题
FPD-GA 求解多目标柔性作业车间调度问题王博，陆宝春（南京理工大学机械工程学院，江苏南京210094）来稿日期：2018-02-06作者简介：王博，（1990-），男，陕西宝鸡人，硕士研究生，主要研究方向：先进制造技术；陆宝春，（1965-），男，江苏南通人，博士研究生，教授，主要研究方向：制造系统自动化与智能化，制造系统的集成控制与智能控制1引言长久以来，如何利用生产调度优化技术提高制造系统生产率、缩短产品加工周期一直是生产制造与管理领域的核心问题。
作为传统作业车间调度问题的延伸，柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem ，FJSP ）打破了加工设备唯一性的约束，允许工序在可用设备集中的任一台上加工，更加符合车间生产实际的同时也增加了该问题的求解难度[1]。
近年来，蚁群算法[2]、免疫算法[3]、禁忌搜索算法[4]以及粒子群算法[5]等智能启发式算法越来越多的被用于求解FJSP ，并取得较好的效果。
遗传算法（Genetic Algorithm ）由于其稳定的计算性能和突出的全局搜索能力被广泛用于求解FJSP 。
但局部寻优能力差，易过早收敛的缺点使传统遗传算法在求解该问题时准确性不高。
因此，学者们不断地致力于改进传统遗传算法使其快速准确地获得最优解。
文献[6]设计了一种非支配排序遗传算法用于提高求解FSJP 的寻优能力；文献[7]结合遗传算法与瓶颈移动法解决柔性车间调度问题；文献[8]在免疫算法的基础上融入遗传算子提出了一种遗传免疫算法。
定点扰动-遗传算法（FPD-GA ）为了避免算法早熟并增强局部搜索能力，一方面用复合选择策略代替比例选择算子，保证优良个体遗传的同时降低劣势个体淘汰率，维持了种群的多样性；另一方面定量分析种群收敛程度[9]，并融合模拟退火算法和免疫算法，设计定点扰动机制，避免算法陷入局部最优。
最后通过实例验证改进算法的可行性。
柔性作业车间调度问题的一种启发式算法
柔性作业车间调度问题的一种启发式算法柔性作业车间调度问题是一个复杂的优化问题，其目标是在给定生产任务和作业要求的前提下，最小化车间生产周期，并保证调度结果的合理性。
解决柔性作业车间调度问题的必要方法之一是利用启发式方法，即引入一定的人工规则处理调度问题，采用数据驱动、实例驱动和规则驱动以灵活处理复杂问题，以达到期望的调度结果。
本文将介绍一种启发式算法，其旨在为柔性作业车间调度问题提供一个可行的优化方案。
一、算法介绍本次启发式算法构建基于三个步骤，分别为：(1)任务分配；(2)调度安排；(3)调度优化。
1.任务分配首先，要求对当前车间作业，根据各作业间的关联性把具有相似性的作业归属与相同的任务，并依据作业资源、生产要求等因素，将任务进行拆解分配，具体可采用文丘里极小值算法（Wendong'salgorithm）。
2.调度安排接下来，基于任务分配结果对每一任务中的作业进行调度安排，采用贪心法构建最优调度序列，即将作业一路朝正确的顺序排列，依据单元时间增加进行比较，可以较快速地构建出调度序列，以满足当前复杂制造生产的需求。
3.调度优化最后，要在调度的的基础上，采用基于交换算子的调度优化技术，即针对每一任务、每一任务分配中的作业，对调度情况进行分析，根据时间，贴紧原则，不影响任务完成时间，在一定条件下，找到调度序列中可以进行交换的作业，实现任务最优分配，从而提高整体工厂效率，达到柔性作业车间调度问题的优化目标。
二、算法性能本次启发式算法的性能分析表明，相比其他传统算法，本算法的整体周期时间有了显著缩短，具有良好的计算效率和强大的解决能力；此外，本算法灵活方便，可以有效应对柔性作业车间多变的特点，用于处理带有柔性优先的作业列表，可以构建出更高效的调度方案，从而有效减少车间完成整个任务所需要的总时间。
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题一、研究背景与意义随着全球制造业竞争的加剧，企业对生产效率和成本控制的要求越来越高。
柔性作业车间调度作为一种有效的生产管理手段，能够帮助企业实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低生产成本。
传统的柔性作业车间调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以满足企业的需求。
研究一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法具有重要的理论和实际意义。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。
深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，如游戏智能、机器人控制等。
将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题，可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势，提高调度算法的性能。
本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。
通过对现有相关研究成果的分析和归纳，本文提出了一种适用于柔性作业车间调度问题的深度强化学习框架。
该框架包括状态表示、动作选择和价值评估三个主要部分，能够有效地处理非线性、高维、复杂的生产环境数据。
本研究还将探讨如何将深度强化学习方法与其他先进的优化算法相结合，以进一步提高调度算法的性能。
通过对实际生产数据的采集和分析，验证所提出的方法在解决实际柔性作业车间调度问题中的有效性。
本研究具有较强的理论和实际意义，对于推动柔性作业车间调度方法的发展，提高企业生产效率和降低生产成本具有重要价值。
1.1 柔性作业车间调度问题的定义和特点柔性作业车间调度问题是指在给定的生产过程中，如何在有限的时间和资源内，对多个作业任务进行有效的安排和调度，以满足生产目标和客户需求的问题。
柔性作业车间调度问题的主要特点是：任务数量多：柔性作业车间通常需要处理多个作业任务，这些任务可能涉及不同的产品类型、工艺流程或生产线。
任务之间存在相互依赖关系：在实际生产过程中，一个作业任务的完成往往依赖于其他作业任务的完成。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法柔性作业车间调度是指在车间内有多个不同的作业，这些作业的加工时间、设备需求等均有所不同，需要根据车间的能力情况和生产计划安排合适的作业顺序和设备分配，以达到生产效率和质量的最大化。
然而，由于车间内作业的差异性，车间调度难度较大。
为了解决这一问题，需要设计一种能够有效处理柔性作业车间调度问题的多目标优化算法。
柔性作业车间调度问题的目标是最大化生产效率和质量，同时减少生产能耗。
因此，多目标优化算法是解决这一问题的有效途径。
本文提出的基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，旨在通过综合考虑能耗、生产效率和质量三个方面的问题，来求解柔性作业车间调度问题。
算法的主要步骤如下：1. 建立车间模型将车间表示为一个图论模型，每个车间内的机器设备与作业均表示为图的节点，作业之间的先后顺序和设备之间的联动按边表示。
根据作业的加工时间和设备需求，确定每个节点的处理时间和处理能力。
2. 设计初始种群采用随机策略生成初始种群，每个个体表示待执行的作业序列及对应的设备分配。
动态分配车间设备，采用交叉互换和变异算子对个体进行调整。
3. 目标函数定义以生产效率和质量为优化目标，并引入一项能耗目标作为约束条件。
生产效率和质量可以通过工时和产品合格率来描述，能耗目标可通过机器使用时间及处理数量来计算。
4. 多目标遗传算法求解采用多目标遗传算法，通过交叉、变异和选择等方法对种群进行优化，以得到最优解。
在遗传算法中，将车间模型和目标函数定义作为输入，通过迭代优化得到一组合理的作业调度解决方案，实现车间的柔性作业调度。
柔性作业车间调度方法研究
柔性作业车间调度方法研究一、本文概述随着制造业的快速发展和智能制造的深入推进，作业车间调度问题已成为制约生产效率提升的关键因素之一。
柔性作业车间调度问题，作为作业车间调度的一种拓展，其特点在于允许工序在多个机器上加工，这使得问题更加复杂，同时也为求解提供了更多的可能性。
本文旨在深入研究柔性作业车间调度方法，探讨其优化策略与应用实践，以期为制造业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍柔性作业车间调度的基本概念和特点，明确研究的重要性和意义。
接着，将综述国内外在柔性作业车间调度方法方面的研究成果和进展，分析现有方法的优缺点和适用场景。
在此基础上，本文将重点研究基于智能优化算法的柔性作业车间调度方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，并通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。
本文还将关注柔性作业车间调度在实际应用中的挑战和问题，如不确定性、动态性等因素对调度方案的影响。
针对这些问题，本文将探讨相应的应对策略和解决方案，以期提高调度方案的鲁棒性和适应性。
本文将总结研究成果，展望未来的研究方向和应用前景，为柔性作业车间调度领域的深入研究提供有益参考。
通过本文的研究，期望能够为制造业的智能化发展提供新的思路和方法，推动作业车间调度问题的优化和解决。
二、柔性作业车间调度问题的特点与分类柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是经典作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSP）的一种扩展，其主要特点在于机器设备的柔性，即一道工序可以在多台不同的机器上完成。
这一特性使得FJSP在实际生产环境中具有更高的适应性和灵活性，但同时也增加了问题的复杂性和求解难度。
机器柔性：工序可以在不同的机器上加工，这增加了调度的灵活性，但同时也需要考虑不同机器的加工效率和成本。
工序顺序：与JSP相同，FJSP中的每道工序都有严格的前后顺序要求，即一道工序必须在其前序工序完成后才能开始。
基于柔性生产线RGV_调度问题的优化研究
基于柔性生产线RGV 调度问题的优化研究江 涛1 朱治国2 黄腾辉2 彭宁涛11中机国际工程设计研究院有限责任公司 长沙 410021 2中国轻工业长沙工程有限公司 长沙 410114摘 要：文中以某圆筒柔性焊接线为例，选取4种不同型号的同类产品在同一条焊接生产线上进行组队、焊接、检测等工作，各工位的加工时间已知，各工位间采用RGV 进行物料输送。
通过遗传算法对RGV 的数量进行优化，确定优化后RGV 的数量为2台即可满足生产需求，通过Flexsim 仿真软件对优化后的模型进行仿真验证，证实了该优化方案的合理性。
关键词：柔性生产线；RGV；优化算法；物流仿真中图分类号：TH181 文献标识码：B 文章编号：1001-0785（2021）20-0049-04Abstract: Taking a cylinder flexible welding line as an example, four different types of similar products are selected, whichare grouped, welded and tested on the same welding production line. If the processing time of each station is known, and RGV is used for material transportation between stations. The number of RGVs was optimized by genetic algorithm, and it was confirmed that two RGVs could meet the production demand. The optimized model was verified by Flexsim simulation software, proving the rationality of the optimization scheme.Keywords: f l exible production line; RGV; optimization algorithm; logistics simulation0 引言随着劳动力成本的增加和市场竞争的加剧，为了节约制造成本，企业越来越重视节能优化制造的研究。
柔性作业车间调度方法研究
柔性作业车间调度方法研究摘要柔性制造系统具有强大的适应性和灵活性，但面临着较为复杂的作业车间调度问题。
本文综述了柔性作业车间调度方法的研究现状，分析了不同方法的特点及其优缺点，提出了一些未来研究的方向。
关键词：柔性制造系统；作业车间调度；优化算法AbstractFlexible manufacturing systems have strong adaptability and flexibility, but they face complex job shop scheduling problems. This paper reviews the research status of flexible job shop scheduling methods, analyzes the characteristics and advantages and disadvantages of different methods, and proposes some future research directions.Keywords: flexible manufacturing system; job shop scheduling; optimization algorithm1. 引言随着全球化竞争的加剧，企业需要不断提高生产效率，降低成本，提高质量。
柔性制造系统具有强大的适应性和灵活性，是提高生产效率和产品质量的重要手段。
然而，柔性制造系统中存在着较为复杂的作业车间调度问题，如何合理调度生产过程，提高生产效率，是柔性制造系统研究的重点之一。
本文综述了柔性作业车间调度方法的研究现状，分析了不同方法的特点及其优缺点，提出了一些未来研究的方向。
2. 基本概念2.1 柔性制造系统柔性制造系统是指一种生产方式，其生产设备和工艺具有高度的可变性和适应性，能够在一定范围内生产不同种类和规格的产品。
柔性制造系统具有以下特点：1）生产设备和工艺具有高度的可变性和适应性；2）具有较强的柔性和适应能力，可快速响应市场需求；3）生产过程具有较高的自动化程度，能够自动完成生产计划的制定、调度、控制和监控。
柔性车间调度问题的多目标优化方法研究的开题报告
柔性车间调度问题的多目标优化方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着制造业的不断发展，柔性车间的概念越来越受到人们关注。
柔性车间是一种灵活、高效的制造模式，能够适应市场变化和客户需求的不断变化。
然而，在柔性车间生产中，各个作业的调度问题是一个非常复杂的问题，需要考虑多个因素，如生产效率、工期、成本、设备利用率等。
因此，如何进行柔性车间的优化调度是当前需要解决的难题之一。
为了解决柔性车间调度问题，研究者们提出了各种不同的优化方法。
然而，现有的柔性车间调度优化方法往往只考虑了单一的优化目标，如最小化生产时间、最小化成本等，难以满足实际生产中的需求。
因此，本文将研究柔性车间调度问题的多目标优化方法，以提高柔性车间生产效率和产出质量，并为制造业的智能化、自动化转型升级做出贡献。
二、研究内容及研究方法本文的研究内容是柔性车间调度问题的多目标优化方法。
具体来说，将研究基于遗传算法、模拟退火算法等优化算法的多目标优化方法，以优化柔性车间调度问题中的生产效率、工期、成本、设备利用率等多个因素。
此外，本文还将研究柔性车间调度问题中的可行性约束和目标约束，以确保调度结果满足实际生产需求。
本文的研究方法主要是理论分析和实验研究。
首先，将对柔性车间调度问题的多目标优化方法进行理论分析和建模，以确定问题的求解流程和算法实现。
然后，将搭建实验平台，利用公开的数据集进行实验研究，并进行对比分析和实验结果的可行性验证。
三、预期研究结果通过本文的研究，预期可以得到以下研究结果：1. 提出一种基于遗传算法、模拟退火算法等多目标优化方法的柔性车间调度问题求解方法，并验证其有效性和可行性；2. 探究多目标优化方法在柔性车间调度问题中的应用，提高柔性车间生产效率和产出质量；3. 对柔性车间调度问题中的可行性约束和目标约束进行深入研究，提出相应的解决方案；4. 为柔性车间的智能化、自动化转型升级提供理论依据和技术支持。
四、研究进度及计划本文的研究计划如下：1. 阅读相关文献，对柔性车间调度问题的多目标优化方法进行研究和分析（1个月）；2. 建立柔性车间调度问题的优化模型，包括目标函数、约束条件等，并确定优化算法（2个月）；3. 利用公开数据集进行实验研究，对比分析多目标优化方法与单目标优化方法的优劣，并验证调度结果的可行性（2个月）；4. 提出可行性约束和目标约束的解决方案，并优化算法的性能，进一步提高调度效率和产出质量（2个月）；5. 编写论文，撰写成果报告，准备答辩（1个月）。
动态多目标柔性调度问题的改进遗传算法研究
机器设备时， 备正处于可用状态， 设 而该工序所需的其他类资源不一定处于可用状态 。通过调度 ， 目的是安排每 台机器上 的工件加 工顺序， 在满足各种约束条件制约下， 尽可能最大限度的优化指标 。
这 种背景下 ， 出了柔性 车间调度 系统。柔性柔性车间调度系统具有设备利用率高 、 提 在制品 占用量少 、 生产能力相对稳定 、 品质 产 量高、 运行灵 活和产 品应 变能力强等诸多优点 、 为克服多品种中小批 量生产小效率低 、 期长 、 周 成本高及质量差 等问题提供 了新的 生产模式 。提 高生产运作系统的柔性 ， 是现代企业关心的主要问题之一 ， 成为一种生产运作战略的核心理论 ， 高效的柔性 作业 车间 调度 （ｌ ｉｌ Ｊｂｓｏ ｈｄ ｌ ｇ ｒｂｅ Ｆｓ） Ｆｅ ｂｅ ｏ ｐｓ ｅ ｕｉ ｏｌｍ，Ｊｐ问题就成为研究的重点。 ｘ ｈ ｅ ｎｐ 实 际的生产 调度涉及的因素很多 ， 正常情况下有投产期 、 产成 本 、 成 加工顺 序 、 加工设备 和原材料 的可用等 等。有些 约束 条件 可 以作 为确定因素考虑 ， 如生产成本 等 ， 而设备故 障、 生产任务变化 、 原材料供应变化等非正常情况 ， 是事先不能预见的 ， 都 在进行 调 度时大都作为不确定 因素考虑。实际生产过程中的多 目标优化 ， 最优解的定义发生 了变化 ， 已经不能单独用大小来判断 ， 真正试 图找到的是 一种多个 目标 之间的妥协解 。该类调度 问题 的约束 多样性 、 复杂性 、 动态性决定 了对该 问题 的研究 能够反映实 际的生 产 过程， 具有一 定实际意义 。Ｋ ｃｍ 等人 用 Ｇ ａｅ ｍ Ａ解决 Ｆ Ｓ ， ＪＰ 并且采用两个方法 分别解决机器分 配问题和工序调度 问题 ： 局部搜索 法， 建立理想 的资源分配模式； 分配模 型控制 的遗传算法， 用它求解 单 目标和多 目标 的Ｆ Ｓ 。Ｍａｉｎ ｒｔ 和 Ａ ａＣ ｒｌ ａＯｉ ｒ ＪＰ ｒ ｏ ｕｏ ａ Ｆ ｓ ｎ ａｏ ｎ ｌ ｅａ ｉ ｖ 等提 出了备忘录算法 ， 它是基 于两个染色体 的非控制分类遗传 算法来解决 多 目标柔性调度 问题 。算法采用模仿兼并的算法进行搜 索 。山东大学的乔威 针对模型的特殊性（ 机器可选择）在染色体的解 码操作 中同时考虑加工时间 、 ， 工件最早允许加工时间和机器 当前空 闲时 间三种因素 ， 来选择相应机器 。华 中科技大学的张超 勇 、 饶运清 、 李培根和邵新宇［ ４ １ 针对柔性 作业车 间调度 问题 ， 设计基 于工序编码和基于机器分配编码的两种交叉和变异算子 ， 并提 出一种双层 子代产生模式 的改进遗传算法 。 本文动态多 目标柔性作业 调度问题的特点 ， 利用 熵权法求解各个 目标 的权重， 利用权重法线性加权和公式把多个 目标 函数值 映射为染色体的适应度 。通过改进的遗传操作， 到更加符合问题要求 的最优解或近优解。 得
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化柔性作业车间调度作为一种重要的生产管理问题，旨在合理安排任务的执行顺序和机器的分配，以提高生产效率和降低能源消耗。
本文将介绍一种基于Deep Q-Network（DQN）协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法，通过该方法可以实现对作业车间的能效进行有效的优化。
1. 引言柔性作业车间是一种具有多种功能的生产系统，通常由多台具备不同能力和特性的机器组成。
作业车间调度问题旨在合理地对作业进行排序和机器分配，以最大程度地提高生产效率和能源利用率。
传统的调度方法通常基于启发式算法或规则进行决策，但这些方法往往无法充分利用数据和实时信息进行优化。
2. DQN协同进化算法介绍DQN协同进化算法是一种基于深度强化学习和进化计算思想的优化算法。
该算法结合了DQN神经网络和进化策略进行决策的优点，并在柔性作业车间调度问题中具有较好的适应性。
3. 系统模型在基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化中，需要建立合适的系统模型。
该模型通常包括作业、机器、任务的特征和约束条件等要素，并将其转化为数学模型。
4. DQN网络设计为了实现柔性作业车间的能效调度优化，需要设计适合的DQN网络。
该网络可以包含多个隐藏层和输出层，使用适当的激活函数和损失函数进行训练和优化，并结合进化计算进行决策。
5. DQN协同进化算法在柔性作业车间调度中的应用将DQN协同进化算法应用于柔性作业车间调度问题中，可以通过对机器分配和作业排序进行优化，以提高车间的能效。
该算法可以根据实时数据和环境变化进行决策，并通过进化计算进行优化。
6. 实验与结果分析通过实验验证，可以评估基于DQN协同进化算法的柔性作业车间调度优化方法的性能。
实验结果显示，该方法相比传统的调度方法在提高生产效率和能源利用率方面具有明显的优势。
7. 结论基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法可以有效地提高生产效率和降低能源消耗。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法一、柔性作业车间调度问题及其多目标优化目标柔性作业车间调度问题是指在柔性作业车间中，根据订单的要求和车间的生产能力安排各项生产任务和资源，使得生产过程能够达到最佳的调度计划，以最大化生产效率、最小化生产成本、最大程度地降低能源消耗等多个目标。
通常情况下，柔性作业车间的调度问题需要考虑以下几个方面的多目标优化目标：1. 最大化生产效率：通过合理安排生产任务和资源，使得车间生产效率最大化，实现生产订单的及时交付。
2. 最小化生产成本：在实现生产效率最大化的前提下，尽量降低生产过程中的成本投入，包括人力成本、设备成本、物料成本等。
3. 最小化能源消耗：考虑到当前环境保护和节能减排的要求，柔性作业车间的调度问题还需要考虑最小化能源消耗的优化目标，以降低企业的生产成本和环境压力。
柔性作业车间调度问题是一个具有多个优化目标的复杂问题，要想找到一个合理有效的调度方案，需要运用优化算法和数学模型进行多目标优化求解。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法是指在考虑车间生产效率和成本的前提下，以最小化能源消耗为主要优化目标，通过建立数学模型和应用优化算法，找到一个最佳的调度方案。
具体而言，该算法包括以下几个关键步骤：1. 建立柔性作业车间调度数学模型：需要对柔性作业车间的生产过程和资源进行建模，确定各项生产任务的工艺要求、生产时间、资源需求等相关参数。
然后，根据生产效率、成本和能源消耗等多个优化目标，建立一个多目标优化数学模型，以实现产出最大化、成本最小化和能源消耗最小化的目标求解。
2. 设计多目标优化算法：针对柔性作业车间调度的多目标优化问题，需要设计适合求解的优化算法。
常见的算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法能够在多目标求解过程中，根据不同的优化目标和约束条件，通过迭代更新的方式，寻找最优的调度方案。
3. 多目标优化求解与调度方案评价：基于所设计的多目标优化算法，对柔性作业车间的调度问题进行求解。
柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究
第15卷第8期计算机集成制造系统Vol.15No.82009年8月Computer Integrated Manufacturing SystemsAug.2009文章编号:1006-5911(2009)08-1592-07收稿日期:2008207208;修订日期:2008209201。
Received 08J uly 2008;accepted 01Sep.2008.基金项目:国家863/CIMS 主题资助项目(2007AA04Z190,2008AA042301);国家自然科学基金资助项目(50835008,50875237)。
Found ation i 2tems :Project supported by t he National High 2Tech.R &D Program for CIMS ,China (No.2007AA04Z190,2008AA042301),and t he National Natural Science Foundation ,China (No.50835008,50875237).作者简介:魏 巍(1982-),男,辽宁沈阳人,浙江大学CAD &CG 国家重点实验室博士研究生,主要从事产品配置优化、产品信息建模、多目标优化和先进制造技术等研究。
E 2mail :boyweiwei @ ;+通信作者E 2mail :fyxtv @ 。
柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究魏 巍1,谭建荣1,冯毅雄+1,张 蕊2(1.浙江大学流体传动及控制国家重点实验室,浙江 杭州 310027;2.华晨金杯汽车有限公司,辽宁 沈阳 110044)摘 要:针对各工件目标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化数学模型。
针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto 进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto 综合最优解。
基于SPEA的多目标柔性作业车间调度方法
Pareto 最优解。解多目标问题的关键是找到数量 足够多且 分布均匀的具 有代表性的 P aret o 解。 多目标进化算法采用模拟生物进化的交叉、 组合、 变异策略及基于适应度的选择机制, 一次运行就 能够得到分布均匀且逼近 P aret o 最优前沿。其 中, 强度 Paret o 进化算法 ( st reng th paret o ev olu t ionary algo rithm, SPEA)
E ij k - E i( j- 1 )k - t ij k \ 0 1 < j [ Ji X i j k = X i ( j- 1 ) k = 1 ( 1)
在进化过程中保留
了外部种群, 能够有效控制 Paret o 前沿中个体的 数量及其分布, 但是在执行外部种群的缩减操作 时, 随着问题规模的增大 , 层次聚类方法的运算效 率显著降低 , 而模糊 C - 均值聚类 ( f uzzy Cmeans clustering, FCM )
基于 SPEA 的多目标柔性作业车间调度方法 ) ) ) 王
云
谭 建荣
冯毅雄等
基于 SPEA 的多目标柔性作业车间调度方法
王 云1 谭建荣2 冯毅雄1 李中凯1
1. 浙江大学流体传动及控制国家重点实验室, 杭州, 310027 2. 浙江大学 CAD& CG 国家重点实验室, 杭州, 310027
摘要 : 研究了多目标柔性作业车间调度问题, 构建了以制造工期 、 加工成本及交货期为目标函数的 柔性作业车间多目标调度模型 , 应用改进的强度 Paret o 进化算法 ( SPEA) 进行求解。 在该算法中, 引入 模糊 C- 均值聚类( FCM ) 加快外部种群的聚类过程。 采用约束 P aret o 支配和双层编码策略 , 一次运行 就能够求得 Pareto 最优解集 , 并利用模糊集合理论的方法得到 P aret o 解的优先选择序列和选出一个最 优解 。最后, 将该方法应用于某机械公司车间调度中, 验证了该方法的有效性和适应性。 关键词: 柔性车间调度问题; 多目标优化 ; SPEA; 多目标决策方法 中图分类号 : T H 166 文章编号 : 1004 ) 132X( 2010) 10 ) 1167 ) 06
典型车间调度问题的分析与研究
典型车间调度问题的分析与研究典型车间调度问题是指在车间生产中，为了最大程度地提高生产效率，需要对生产过程进行合理的计划和调度。
车间调度涉及到机器设备的利用、人员的安排、生产任务的分配等多个方面，是生产计划和生产执行的重要环节。
在实际生产中，车间调度问题往往会受到资源约束、工艺流程、订单变化等多种因素的影响，因此需要通过合理的方法和工具来进行调度规划，以提高生产效率和降低生产成本。
一、典型车间调度问题的特点1.资源约束问题车间生产涉及到机器设备、人力资源、原材料等多种资源的利用。
在实际生产中，这些资源往往是有限的，而生产任务却是多样化的，因此车间调度就需要考虑资源的合理配置和利用，避免资源的浪费和闲置。
2.流程优化问题生产过程往往是多道工序的流程，不同工序之间存在着先后顺序和时间耦合，车间调度需要考虑到工序之间的先后关系，以及如何优化生产流程，缩短生产周期，提高生产效率。
3.订单变化问题在实际生产中，订单的数量和种类往往是不断变化的，新订单的加入和老订单的变更会对车间的生产计划和调度产生影响。
车间调度需要有一定的灵活性和应变能力，能够及时调整生产计划，适应订单的变化。
4.多目标优化问题车间调度既需要保证生产任务按时完成，又需要充分利用资源，降低生产成本，提高生产效率。
车间调度往往是一个多目标优化问题，需要在不同目标之间进行权衡和折衷。
1.数学建模方法数学建模是对车间调度问题进行研究的常用方法之一。
通过建立数学模型，可以对车间生产过程进行抽象和简化，将生产任务、资源、工艺流程等因素进行量化，以便进行调度规划和优化。
常用的数学建模方法包括整数规划、线性规划、动态规划、图论等方法。
这些方法可以帮助分析车间调度问题的复杂性，找到最优的调度方案，提高生产效率。
2.仿真模拟方法车间生产过程涉及到多个因素的交互作用，很难通过简单的数学模型来准确描述。
仿真模拟方法可以帮助研究人员对车间生产过程进行全面、动态的模拟，以便更好地分析和优化调度方案。
车间生产计划与调度优化方法研究
车间生产计划与调度优化方法研究随着工业化进程的加速，车间生产计划和调度的优化变得越来越重要。
为了提高生产效率和降低成本，工程师们不断探索新的方法和技术，以确保生产的顺畅和高效。
本文将深入探讨车间生产计划和调度的优化方法。
一、问题背景在制造业中，车间生产的计划和调度是一个复杂的问题。
既要考虑单个产品的加工过程，也要考虑整个车间的生产流程。
而且，必须考虑到各种可能的不确定因素，如雇员的缺勤、机器故障和材料短缺等。
为了解决这些问题，工程师们需要使用各种优化方法，以确保车间的生产流程能够高效、顺畅地运行。
二、生产计划优化在车间生产中，生产计划是一个非常重要的环节。
工程师们必须制定和实施一个有效的生产计划，以确保产品按时交付。
在实践中，生产计划优化主要包括以下几个方面：1、工作站布局设计工作站布局设计是车间生产计划的关键。
有效的工作站布局设计能够减少生产过程中的交通、等待时间，提高生产效率，同时还能提高工作人员的舒适度。
为了优化工作站布局，进行基本的布局调整和流程优化是必要的。
2、单元生产维护单元生产维护是生产计划优化的另一个重要环节。
这包括为每个单元设定一个检查计划，并制定紧急状态下的应急措施。
此外，开展计划维护和定期维护是至关重要的，以避免在生产过程中出现不必要的停机和减少设备故障。
3、储存优化储存优化是指在生产过程中优化原材料、半成品、成品的储存方式，以确保它们在生产过程中能够快速、方便地取用。
此外，在储存物料时，应注意货架的分配和组织，以使货架的使用最为有效。
三、生产调度优化在车间生产中，生产调度是为了保证产品按时完成而进行的生产计划和实际工作的衔接。
由于存在各种因素的复杂性，生产调度优化并不容易实现。
为了优化生产调度，工程师们需要实施以下几个措施：1、动态调度动态调度是指通过追踪生产过程中的变化，对生产调度进行实时调整。
这是一种基于实时信息的集成调度方法，可以帮助工程师们更好地适应生产环境。
2、聚焦关键任务聚焦关键任务是指为优化生产调度而设计的一种调度策略。
柔性作业车间动态调度问题研究
柔性作业车间动态调度问题研究作者：余琦玮蒋海青来源：《科技与企业》2013年第19期【摘要】针对车间调度问题柔性化、动态化的特点，对柔性作业车间动态调度问题进行了研究。
构建了柔性作业车间动态调度数学模型，给出了基于周期与事件驱动的滚动窗口再调度策略，通过更新窗口工件集信息，运用调度模型及遗传算法实时给出再调度优化方案。
同时，对求解的遗传算法进行了设计。
最后，通过一个应用算例验证了动态调度模型、调度策略及算法的有效性和可行性。
【关键词】柔性作业车间调度；动态调度；优化；遗传算法1.引言作业车间调度问题（Job shop Scheduling Problem，JSP）是目前研究最广泛的一类典型调度问题。
柔性作业车间调度问题（Flexible Job shop Scheduling Problem，FJSP）是JSP的扩展，它突破了传统JSP关于各工序仅在唯一确定的机床上加工的限制，各工序可在多台可选的机床上加工。
路径柔性更符合生产的实际需求，并能应对突发事件的干扰，大大提高了加工系统的整体性能。
因此，近年来，在作业车间调度研究领域，诸多学者开展了FJSP的研究。
同时，事先确定的优化调度方案在执行过程中会遇到突发事件的干扰，如机器故障、新订单到达、交货期变更、紧急插单等，需要进行再调度，以适应动态多变的生产环境。
Holloway和Nelson于1974年首先提出了动态调度问题[1]。
目前，动态调度问题已成为车间调度领域的主要研究热点。
针对车间调度问题柔性化、动态化的发展趋势，本文对柔性作业车间动态调度问题（Dynamic Flexible Job shop Scheduling Problem，DFJSP）进行了研究，首先研究建立柔性作业车间动态调度模型，采用基于周期与事件驱动的再调度方法进行实时动态调度，并给出求解调度优化结果的遗传算法的设计，最后通过一个算例仿真对算法及调度策略进行验证与分析。
2.柔性作业车间动态调度问题模型2.1 DFJSP描述假定一个加工系统有m台机器和n个工件，每个工件包含若干道工序，工件的加工顺序预先确定，每道工序可在多台可选的机床上加工，工序的加工时间随机床的性能不同而不同。
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第15卷第8期计算机集成制造系统Vol.15No.82009年8月Computer Integrated Manufacturing SystemsAug.2009文章编号:1006-5911(2009)08-1592-07收稿日期:2008207208;修订日期:2008209201。
Received 08J uly 2008;accepted 01Sep.2008.基金项目:国家863/CIMS 主题资助项目(2007AA04Z190,2008AA042301);国家自然科学基金资助项目(50835008,50875237)。
Found ation i 2tems :Project supported by t he National High 2Tech.R &D Program for CIMS ,China (No.2007AA04Z190,2008AA042301),and t he National Natural Science Foundation ,China (No.50835008,50875237).作者简介:魏 巍(1982-),男,辽宁沈阳人,浙江大学CAD &CG 国家重点实验室博士研究生,主要从事产品配置优化、产品信息建模、多目标优化和先进制造技术等研究。
E 2mail :boyweiwei @ ;+通信作者E 2mail :fyxtv @ 。
柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究魏 巍1,谭建荣1,冯毅雄+1,张 蕊2(1.浙江大学流体传动及控制国家重点实验室,浙江 杭州 310027;2.华晨金杯汽车有限公司,辽宁 沈阳 110044)摘 要:针对各工件目标不同的多目标柔性作业车间调度问题,构建了以加工成本、加工质量及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化数学模型。
针对传统的加权系数遗传算法不能很好地解决柔性作业车间调度多目标优化问题,提出采用改进的强度Pareto 进化算法,对柔性作业车间调度问题进行多目标优化,从而得出柔性车间调度问题的Pareto 综合最优解。
最后,结合项目实施,以某大型空分装备企业的车间调度为例,证明了文中提出的方法能很好地解决柔性工作车间调度的多目标优化问题。
关键词:柔性车间调度;多目标优化;遗传算法;强度Pareto 进化算法中图分类号:TP278 文献标识码:AMulti 2objective optimization method research on flexible job shop scheduling problemW EI Wei 1,TA N J ian 2rong 1,F EN G Yi 2x iong+1,Z HA N G Rui2(1.State K ey Laboratory of Fluid Power T ransmission &C ontrol ,Zhejiang University ,Hangzhou 310027,China ;2.Shenyang Brilliance J INB EI Automotive Corporation Limited.,Shenyang 110044,China )Abstract :To solve the multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling ,the multi 2objective sched 2uling optimization model ,namely the cost 、quality and term ,was constructed.While the traditional genetic algo 2rithm which combined random weigh could not solve the multi 2objective scheduling optimization problem commend 2ably.An improved strength Pareto evolutionary algorithm was employed to optimize the multi 2objective optimization model parallelly.As a result ,the optimal schema of flexible job shop scheduling was presented in the form of Pareto optimal sets.At last ,an instance related with the project in the air separation equip industry was given to prove that the proposed method could solve multi 2objective optimization problem in flexible job shop scheduling effectively.K ey w ords :flexible job shop scheduling ;multi 2objective optimization ;genetic algorithm ;SPEA20 引言柔性作业车间调度问题(Flexible Job ShopScheduling Problem ,FJ SP )是指带有机器可选柔性的车间调度问题。
相对经典作业车间调度问题,FJ SP 突破了资源唯一性限制,每个工序可由多个不同的机器完成,更加符合实际的生产环境。
因此,研究FJ SP 具有重要的理论价值和应用意义。
在处理FJ SP 问题上,文献[1]提出分布法,其基本思想是将机器分配问题和调度问题分开考虑,以降低FJ SP 问题的复杂性。
文献[2]～文献[4]分别采用贪婪法、模拟退火算法和禁忌搜索法对FJ SP 问题进行优化求解。
文献[5]在遗传算法框架的基础上,通过加权系数法将多目标问题转化为单目标第8期魏 巍等:柔性工作车间调度问题的多目标优化方法研究问题,进行FJ SP 问题的多目标优化。
遗传算法作为一种有别于传统的搜索算法,不但具有本质并行、自组织、自适应和自学习等特性,而且对目标函数的可微性、凸性等均无特殊要求,因此在求解组合优化领域的N P 问题上显示出强大的搜索优势,在车间调度中有广泛的应用价值。
本文在多目标FJ SP 优化基础上,考虑到传统的加权系数法不能很好地得到多目标FJ SP 优化的Pareto 最优解,采用改进的强度Pareto 进化算法(SPEA2)对柔性作业车间调度进行多目标优化。
最后,通过实验仿真与项目实施,证明了SPEA2算法可以有效解决柔性作业车间调度的多目标优化问题。
1 柔性车间调度多目标优化建模111 柔性作业车间调度的问题描述FJ SP 描述如下:车间配有M 台机器,要加工N种工件,每个工件J j 由N j 个工序组成,N j 个工序之间有工艺上的先后约束,工件的每道工序可由M 台机器中的多台机器加工,M ij 表示工件J j 的第i 道工序可用机器集合,M ij <{1,2,…,M},X ij k 表示第j 工件的第i 道工序可用机器M k ,1≤j ≤N ,1≤i ≤N j ,1≤k ≤M 。
FJ SP 包括两个子问题:(1)为每道工序选择合适的机器,即机器分配问题。
(2)在选定的机器集上安排N 个工件的加工任务,同时最优化多个给定的性能指标,并满足以下约束条件:①同一时刻同一台机器只能加工一个零件;②每个工件在某一时刻只能在一台机器上加工,不能中途中断每一个操作;③同一工件的工序之间有先后约束,不同工件的工序之间没有先后约束;④不同工件具有相同的优先级。
112 柔性作业车间调度多目标优化模型近年来,有关FJ SP 的研究主要是针对单个目标的,而在实际车间调度工作中,需要同时面向多个相互冲突的目标进行分析决策,面向柔性作业车间的制造资源优化调度目标是使整个任务的制造过程最优,即流程时间最短、加工质量最好、流程成本最低,其对应的优化模型为:(1)总加工成本C 最低min C =min (C work +C link )=min∑Mk =1∑Nj =1(∑N ji =1c ij kx ij k +∑N j -1i =1c k ,k i+1x ij k )。
(1)式中:C work 为工件内在加工成本;C link 为相邻设备之间的连接成本;c ij k 表示第j 个工件的第i 道工序在第k 个机器上加工所需的成本;c k ,k i +1为可加工工件j 在M ij 中设备M k 与相邻M i +1,j 中设备M k i +1的连接成本。
x ij k 为决策变量,表示工件J j 的第i 道工序是否选择在k 机器上加工,x ij k =0表示未选中,x ij k =1表示选中。
(2)加工质量Q 最优max Q =max∑Mk =1∑Nj =1∑N ji =1qij kx ij k /∑Nj =1Nj。
(2)式中:Q 为工件的总加工质量指标;q ij k 为第j 个工件的第i 道工序在第k 个机器上的加工质量衡量度,综合考虑到加工质量受加工成本、交货期、修补时间、维修成本等因素的影响,q ij k 的量化值采用模糊数学评价理论中0101～1100区间段的分值表示。
(3)总制造工期T 最短min T =min (T work +T link )=min∑Mk =1∑Nj =1(∑N ji =1tij kx ij k +∑N j -1i =1tk ,k i+1x ij k )。
(3)式中:T work 为工件的加工时间;T link 为相邻设备之间的连接时间;t ij k 表示第j 个工件的第i 道工序在第k个机器上加工所需的时间;t k ,k i +1表示工件j 在M ij 中设备M k 与相邻M i +1中设备M k i +1的连接时间。
(4)约束条件价格约束∑Mk =1(∑N ji =1c ij kx ij k +∑N j -1i =1c k ,k i+1x ij k )≤C (j )max ;(4)时间约束∑Mk =1(∑N ji =1tij kx ij k +∑N j -1i =1tk ,k i+1x ij k )≤T (j )max ;(5)加工质量约束∑Mk =1∑N ji =1qij kx ij k /N j ≥Q (j )min ;(6)其他约束∑M k =1xij k=1,1≤j ≤N ,1≤i ≤N j ,1≤k ≤M 。