多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题

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基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真

种基于遗传和模拟退火的混合算法，算法将模拟退火算法赋予搜索过程时变性融入其中，有明显的概率跳跃性，选该具并取了典型问题进行分析和仿真研究。仿真结果表明，与传统的遗传算法相比该方法是行之有效的。关键词：业车间调度，传算法，拟退火算法作遗模
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ｓｏｈｌｏｉｍｔｒｅｒｂｂｌ－ｕ．ａｗｈｌ，ｙａａｙｉｇｔｐｃｌｐｏｌｍｓｔｅａｇｒｈｓｓｕｉｈｏｇｈｗｔｅａｇｒｈｗｉａｍａｋｄｐｏａｉｙｊｍｐＭｅｎｉｂｎｌｚｎｙｉａｒｂｅ，ｌｏｉｍｉｔｄｅｔｒｕｈｔｈｉｔｅｈｔｄ
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《工业控制计算机｝ｏ第２２ｌ２年５卷第１Ｏ期
７１
基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真
Ｊｂ－ｈｐｃｅｕｉｇｒｌｍｓｄｏｎＨｙｒＧｅｅｉＡｌｏｉｍｏｓｏＳｈｄｌＰｏｂｅＢａｅｂｉｎｄｎｔｇｒｈｃｔ

基于遗传算法的车间调度系统研究

基于遗传算法的车间调度系统研究车间调度系统是生产制造中非常重要的一个环节。

为了在有限的时间内完成尽可能多的生产任务，需要合理地安排工人和机器的运转，使得生产效率最大化。

而遗传算法是一种智能化的求解算法，可以很好地应用到车间调度系统的优化问题中。

本文将介绍基于遗传算法的车间调度系统研究。

一、车间调度系统的意义与挑战车间调度系统是生产制造过程中的一个关键环节，它的优化与否对整个生产制造过程的效率和质量都会产生影响。

车间生产是一个复杂的过程，需要对众多生产任务进行安排和分配。

不同的任务需要不同的工序和生产资源，因此需要在有限的时间内合理地安排机器和人工的运转，以最大化生产效率，使得生产线实现高效的转换。

车间调度系统需要解决的主要问题是如何将各个任务分配到机器和工人之间，使得整个生产过程的效率和质量都得到保证。

车间调度系统的优化问题是一个NP问题，它的解决过程非常困难。

首先是搜索空间非常大，需要寻找一个最佳解，而这个最佳解可能隐藏在无数个组合中。

其次，不同的任务有不同的加工时间和优先级，需要在实际的生产环境中高效地进行调度。

因此，对车间调度系统的研究与开发不仅需要面对上述问题，还需要考虑到实际生产过程中的其他特殊因素，如物料准备、工序调整等。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种生物学启发的求解算法，它模拟了生物进化的过程来求解问题。

它的基本思想是通过模拟生物群体的演化过程，以局部搜索为主并加入概率量化搜索的方式，通过表征问题的染色体来求解问题。

遗传算法的求解过程主要分为以下几个步骤：1. 初始群体的产生：将问题的解空间划分成若干个个体空间，然后从中随机生成一个初始种群。

2. 适应度函数的定义：针对问题，定义适应度函数将每一个个体映射到一个实数值上，表示此个体在问题解空间中的优越程度。

3. 选择运算：利用适应度函数把种群中的优良个体选择出来，作为解的素材，为下一代提供"优良遗传基因"。

分时电价下多目标绿色可重入混合流水车间调度

化算法具有重要的理论意义和工程应用价值.
降低能耗成本的重要途径.在分时电价机制下,
自１９８３年 GRAVES 等首次对可重入调
度问题展开研究,到目前该领域的研究已取得较
无需在生产设备和生产技术上投入大量资金,只
最小化最大完工时间和能耗成本 ,同时分析了
关键参数对调度结果的影响 . WANG 等 [１７]在
考虑能耗和需求的情况下 ,研究了分时电价下
的制造模型 . MOON 等 [１８]提出了两个离散时
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带调整时间的多目标流水车间调度的优化算法

ａｄｐｅｅｖｉｅｓｔｎｔｅｐｐｌｔｏ．ｎｒｓｒｅｄｖｒｉｙｉｈｏｕａｉｎＴｈｏｃｐｆＰｒｔｏｎｎｅｗａｓｄｔｓｉｎｅｃｎｅｔｏａｅｏｄｍｉａｃｓｕｅｏａｓｇ
ｅｆｃｉｅｙｆｅｔｌ．ｖ
Ｋｙｗｒｓｅｕｉｓｅｏｄ：ｓｔｐｔｍｅ；ｍｕｔｏｊｃｉｅｏｔｚｔｎｌｗｈｐｓｈｄｌｇｙｒｅｅｉｌ— ｂｅｔｐｉａｉ；ｆｉｖｍｉｏｏｓｏｃｅｕｉ；ｈｂｉｇｎｔｎｄｃ
ＩｄｓｒＩｎｉｅｒｇａｄＭａａｅｎＮ．，０８ｎｕｔｉｇｎｅｉｎｎｇｍｅｔｏ５２０ａＥｎ
工业工程与管理
２０第５０８年期
文章编号：０７５２（０８０－０１０１０ —４９２０）５００ —５
带调整时间的多目标流水车间调度的优化算法
关键词：调整时间；多目标优化；流水车间调度；混合遗传算法；部搜索局
中图分类号：１ＴＰ８文献标识码：Ａ
ＯｐｉｚｔｎＡｌｏｉｍｏｕｔｏｊｃｉｅｔｍｉａｉｇｒｔｆｒＭｌ —ｂｔｏｈｉｅｖ
ＡｂｔａｔＴｏｅｆｉｎｌｏｖｌ—ｂｅｔｅｆｗｓｏｃｅｕｉｇｐｏｌｗｉｅｕｍｅ，ｓｃ：ｆｉｅｔｓｌｅｒｃｙｍｕｔｏｊｃｉｌｈｐｓｈｄｌｒｂｅｉｖｏｎｍｔｓｔｐｔｓｈｉ

求解置换流水车间调度问题的一种混合算法

求解置换流水车间调度问题的一种混合算法0. 前言置换流水车间调度问题（PFSP是对经典的流水车间调度问题进行简化后得到的一类子问题，最早在石化工业中得到应用，随后扩展到制造系统、生产线组装和信息设备服务上[1] 。

该问题一般可以描述为，n个待加工工件需要在m台机器上进行加工。

问题的目标是求出这n 个工件在每台机器上的加工顺序，从而使得某个调度指标达到最优，最常用的指标为工件的总完工时间（makespar）最短。

PFSP最早由Johnson于1954年进行研究[2]，具有NP难性质[3] 。

求解方法主要有数学规划，启发式方法和基于人工智能的元启发式算法[4] 。

数学规划等适用于小规模问题，启发式方法计算便捷，却又无法保证解的质量。

随着计算智能的发展，基于人工智能的元启发式优化算法成为研究的重点。

遗传算法（GA是研究与应用得最为广泛的智能优化算法，利用遗传算法求解PFSP问题的研究也有很多。

遗传算法具有操作简单、容易实现的优点，且求解时不受约束条件限制。

然而，遗传算法通常存在着过早收敛，容易陷入局部最优的现象。

导致这一现象的原因在于遗传算法的交叉、变异操作具有一定的随机性，在求解PFSP问题的过程中往往会破坏构造块，产生所谓的连锁问题。

为了克服遗传算法的缺陷，研究人员提出了一种不进行遗传操作的分布估计算法[5] (EDA。

EDA是一种运用统计学习的新型优化算法。

相比GA EDA在全局搜索上有较大的优势，而局部搜索能力不足，同样会导致局部最优[6][7] 。

以混合优化为思路，本文将设计一种EDA与GA吉合的混合算法来求解PFSP 问题，混合算法通过EDA的概率模型和GA的交叉变异操作两种方式来生成个体，并引入模糊控制理论[8] 来自适应调节两种算法生成个体的比例。

1. 置换流水车间调度问题PFSP问题通常假设：(1)n台工件在m台机器上加工。

(2)每个工件以相同的顺序在m台机器上加工。

(3)每个工件在每台机器上的加工时间是预先确定的。

用多种群并行自适应遗传算法解混合Flowshop调度问题

ＫｅｒｓｈｂｄＦｌｗｓｏｐｓｈｄｉｇｙｗｏｄ：ｙｒｏｈｃｅｕｌ；ｍｕｔｒｐｐｒｌｌｄｐｉｅｇｎｔｃａｇｒｔｍｉｎｌｉｏｕａａｌ；ａａｔｖｅｅｉｌｏｈｇｅｉ
１引言
中图分粪号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：０７４９２０）１０６ — ３１０ — ４Ｘ（０２０ — ０８０
ＳｏｕｏｔｙｒｄＦｌｗｓｏｃｅｕｉｇｐｏｌｍｓｎｌｔｎｏｈｂｉｏｈｐｓｈｄｌｒｂｅｕｉｇａｍｕｔｇｏｐｉｎｌｒｕｉ
ＡｂｔａｔＴｈｙｒｄＦｌｓｒｃ：ｅｈｂｏｗｓｏｃｅｕｉｇｐｏｌｍｓａＮＰｃｉｈｐｓｈｄｌｒｂｅｉｎｏｍｐｅｅｐｏｌｍｉｉｄｆｉｕｔｔｌｔｒｂｅｔｓｉｆｌｏｃ
ｐｒｌｌａｄａａｔｖｅｅｃａｇｒｔｍａａｌｎｄｐｉｅｇｎｔｌｏｉｈｅｉ
ＬｕｉＦｅ，ＴＩＮｕ－ｕ，ＪＡＬｅＡＧｏｈｉＩｉ
（ｃｏｌｏｏｔｌＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇＳａｄｎｉｅｓｙｉａ５０１Ｃｈｎ）ＳｈｏｆＣｎｒｃｅｃｎｎｉｅｒ，ｈｎｏｇＵｎｖｒｉ．Ｊｎ２０６．ｉａｏｎｔｎ
调度问题其中遗传算法因其具有处理问题的柔性和并行处理的能力而得到厂泛的应用，其是它尤在求解大规模Ｆｏｓｏｌｗｈｐ调度问题上较其它算法而

遗传算法解决调度问题GA_图文

典型优化问题的模型与算法-R03
3
经典调度问题的分类
流水车间调度问题作业车间调度问题机器调度问题
扩展调度问题：
群体作业调度资源约束的项目调度多处理器调度车辆与路径调度 ……
典型优化问题的模型与算法-R03
4
制造业生产模式
按生产计划方式分类
面向订单生产，
在实际的生产调度系统中存在很多随机的和不确定的因素，比如作业到达时间的不确定性、设备的损坏/修复、作业交货期的改变、紧急定单等。
多目标性:
实际的计划调度往往是多目标的。生产调度的性能指标可以是成本最低、库存费最少、生产周期最短、生产切换最少、设备利用率最高、最短的延迟，最小的提前或者拖期惩罚等。这种多目标性导致调度的复杂性和计算量急剧增加。
典型优化问题的模型与算法-R03
17
GA求解--Gen-Tsujimura-Kubota方法
编码
采用工件的换位表达，此类问题的自然表达方法。
1: 2: 3: 4:
vk = 3 2 4 1
表示工件的加工顺序为： j3j2 j4 j1
调度S为：
S = (t31(0-3), t21(3-4), t41(4-10), t11(10-15), t32(3-9), t22(9-11), t42(11-16), t12(16-20))
Cut point
parent 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9
offspring 1 2 3 4 5 7 9 6 8
parent 2 4 5 7 1 3 9 2 6 8
典型优化问题的模型与算法-R03
20
GA求解--Reeves方法

基于遗传算法的混合流水线车间调度多目标求解

基于遗传算法的混合流水线车间调度多目标求解姚丽丽;史海波;刘昶;韩忠华【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(028)009【摘要】为了解决传统的多目标优化算法难以很好实现企业的实际决策需要问题,针对混合流水线车间调度(HFSP)的多目标优化调度问题,提出了一种新的多目标遗传算法.根据企业实际需求,采用分模块两层建模的思想,将多目标分为约束性目标和优化性目标.算法根据目标性质的不同分别进行不同的搜索.最后将新算法应用于HFSP多目标优化问题进行实例验证.结果表明,所提出的算法具有很好的可行性,与其他多目标优化方法相比,该算法具有明显的优越性、实用性和可操作性.%In order to solve the problem that the traditional multi-objective optimization algorithm is difficult to realize the practical decision of the enterprise, brought a novel multi-objective genetic algorithm forward to solve the hybrid flow-shop scheduling problems. According to the demand of the enterprise, based on sub-module using two modeling ideas, objectives were fallen into two categories; constrained objective and optimized objective, and the different objective had the different searching process. Finally, it used the novel algorithm to solve the multi-objective hybrid flow-shop scheduling problem. The result shows that the novel algorithm has the good feasibility, and it also has an obvious advantage, the better practicability and maneuverability, compared with the traditional multi-objective optimization methods.【总页数】5页(P3264-3267,3271)【作者】姚丽丽;史海波;刘昶;韩忠华【作者单位】中国科学院研究生院,北京 100049;中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,沈阳 110016;中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,沈阳 110016;中国科学院研究生院,北京 100049;中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,沈阳 110016;中国科学院研究生院,北京 100049;中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,沈阳 110016【正文语种】中文【中图分类】TP315【相关文献】1.基于小生境的自适应多目标遗传算法求解流水车间调度问题 [J], 金焕杰;许峰2.多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题 [J], 杨开兵3.基于改进多目标遗传算法求解混合流水车间调度问题 [J], 张志鹏;黄明4.基于小生境的自适应多目标遗传算法求解流水车间调度问题 [J], 金焕杰;许峰5.基于遗传算法的多目标柔性工作车间调度问题求解 [J], 谷峰;陈华平;卢冰原因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

遗传算法的车间调度算法求解

基本遗传算法的构成要素
（3）遗传算子基本遗传算法使用下述三种遗传算子：选择运算使用比例选择（也叫轮盘赌选择）算子交叉运算使用单点交叉算子变异运算使用基本位变异算子或均匀变异算子（4）基本遗传算法的运行参数 SGA有下述四个运行参数需要提前设定 M：群体规模影响遗传优化的最终结果以及遗传算法的执行效率。当群体规模M太小时，遗传算法的优化性能一般不会太好，而采用较大的群体规模则可以减少遗传算法陷入局部最优解的机会，但是较大的群体规模意味着计算复杂度高，一般M取10到120之间。
单件车间调度满足的约束条件
1.一个工件不能同时在不同的机器上加工，尽管一个工件有时可能包括多个相同的零件，也不能将其分成几部分，同时在几台不同的机器上加工； 2.对整个工件来说，在加工过程中采取平行移动方式，即当上一道工序完工后，立即送下道工序加工； 3.不允许中断，当一个工件一旦开始加工，必须一直进行到完工，不允许中途停下来，插入其他工件； 4.每道工序只在一台机器上完成，每台机器只完成一道工序；
基本遗传算法的实现方法
各种不同的遗传算法都有相同的的特点，即通过对生物遗传和进化过程中选择、交叉、变异机理的模仿，来完成对问题最优解的自适应搜索过程。基于这个共同特点，Goldberg总结出了一种统一的最基本的遗传算法——基本遗传算法（Simple Genetic Algorithm,简称SGA）。SGA只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种基本遗传算子，其遗传进化操作过程简单，容易理解，是其他一些遗传算法的雏形和基础，它不仅给各种遗传算法提供了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。因此为方便起见，本文在以后的应用中用此方法。
问题描述
假设有 n个工件{J1,J2,…,Jn}要经过m台机器 {M1,M2,…,Mm}加工。一个工件在一台机器上的加工称为一道“工序”。加工顺序要求表示工件加工在技术上的约束，即工件的加工工艺过程，这是事先给定的。用“加工顺序”表示各台机器上工件加工的先后次序。加工顺序是作业调度要解决的问题。当每个工件都有其独特的加工路线时，要确定工件的加工顺序，这属于单间车间（Job-Shop）的作业调度问题；当所有工件的加工路线都一致时，要确定工件的加工顺序，这属于流水车间（Flow-Shop）的作业调度问题。完成一道工序的加工，需花费一定的加工时间。在讨论一般情况下的作业调度问题时，“加工时间”包括机器调整时间，实际加工时间和工序之间的转送时间。加工时间是已知的。

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。

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（ｌｇｆｎｏｍａｏｃｎｅａｄＥｇｎｅｉｇＤｌｎＰｌｅｈｉＵｎｖｒｔ，ｌｎＬａｎｎ１０４Ｃｈｎ）ＣｏｅｅｏｆｒｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒ，ａａｏｔｃｎｃｉｅｓｙＤａａ，ｉｉｇ１３，ｉａｌＩｉｅｎｉｙｉｉｏ６
采用非劣解并行局部搜索策略，并依据基于Ｐｒｔａｏ支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值，ｅ以加速算法的收敛，保持群体多样性。仿真结果表明，新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题。关键词：混合遗传算法；流水车间调度；适应度赋值；局部搜索
ｍｕｔｏｊｃｖｏｓｏｃｅｕｎｒｂｅｅｅｔｅ．ｌ— ｂｔｅｆｗｐｓｄｌｇｐｏｌｉｅｉｌｈｈｉｍｆｃｖｌｉｙ
Ｋｅｒｓｈｂｄｇｎｔｌｒｈ；ｏｓｏｈｄｌｇｆｎｓａｓｒｅｔｌｃａｃｙｗｏｄ：ｙｒｅｅｃａｉｍｆｗｈｐｓｅｕｉ；ｔｅｓｉｍｌｎ；ｏａｓｒｈｉｉｇｔｏｌｃｎｉｇｓｌｅ
维普资讯
第１６卷第２期
２００８４月年
电脑与
信息技术
Ｖ０．６Ｎｏ．１１２
ＣｍｐｔｒａｄＩｆｒａｉｎＴｅｈｏｏｙｏｕｅｎｎｏｍｔｃｎｌｇｏ
Ｏ引言
流水车间调度问题是一类重要的生产调度问题，在许多工业领域中有广泛的应用背景，受到了许多研
量较多、分布较广的Ｐｒｔ最优解。过对一组多目标ａｅｏ通
流水车间问题的求解，ＭＯＬｔＪＭＯＬ刨ＰＧ与ＧＳ、— ＧＳ、ＦＡ同 ” 算法进行比较，验证了ＭＯＧＨＡ的有效性。
ｏｅｉｄｖｄａａｄｉｅｓｙｖｌｅｗａｖｌａｅ，ａｅｓｉｔａｅｓｄｐｅｏｉｐｏｅｔｅｃｎｅｇｎｅｏｈｆｔｎｉｉｕｌｎｔｄｎｉａｓｅａｕｔｄｌｔｔｓｔｇｗａａｏｔｄｔｍｒｖｈｏｖｒｅｃｆｔｅｈｓｔｕｉｓｒｙ
Ａｐ．０８ｒ２０
文章编号：０５１２（０８０ — ０８０１０ — ２８２０）２０２ — ３
多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题
杨开兵
（大连５２大学信息科学与工程学院，－ｋ，辽宁大连
摘
１６３）１０４
要：为高效地求解多目标流水车间调度问题，出了一种多目标混合遗传算法，提此算法将局部搜索融入进化计算中，
Ａｂｔｃ：ｏｆｃｎｌｏｅｓｒｔＴｅｉｅｔｓｌｍｕ — ｂｃｖｆｗｈｐｃｅｕｉｇｒｂｅｓｎｗｌ— ｂｅｔｅｙｒｇｎｔａｉｙｖｌｏｊｔｅｌｓｏｓｄｌｐｏｌ。ｅｍｕｉｏｊｃｖｈｂｄｅｅｃｉｔｅｉｏｈｎｍａｔｉｉｉｌｒｈＭａｏｉｍ（ＯＨＧ）ｗａｐｏｏｅ，ａｅａｌｌｏａｓｒｔｔｇａｕｅ，ｈｎｉｄａｆｎｓｂｓｄｏｈａｋｇｔＡｓｒｐｓｄＡＰｒｔｐｒｌｃｌｅｃｓａｙｗｓｓｔｅｉｄｖｕｌｔｅａｎｔｅｒｏａｅｌａｈｒｅｄｉｉｓｅｎ
ｓｕｉｎａｄｉｔｌａｓａｃｐｒｃｄｅＴｈｅｓｍｕｌｔｏｏｌｔｏｓｎｎｈｅｏｃｌｅｒｈｏｅｕｒ，ｉａｉｎｒｓｔｓｅｕｌｓｈｏｗｔｔｔｐｒｐｏｅａｇｉｔｍｃｌｓｌｈａｈｅｏｓｄｌｏｒｈｏｕｄｏｖｅ
存在着多个相互冲突的优化目，研究多目标流水车标
中图分类号：Ｐ８Ｔ１
文献标识码：Ａ
ＭｕｔＯｂｅｔｅｂｉｎｔｇｒｔｍｒｌｗＳｏｃｅｕｉｇｌ－ｊｃｉｒＧｅｅｉＡｌｏｈｆｏｈｐＳｈｄｌｉｖＨｙｄｃｉｏＦｎ
ＹＡＮＧｉ— ｎｇＫａ —ｂｉ
究者的重视，提出了许多针对问题的有效求解方法，其
中以求解单目标问题为主。而在实际生产环境中，往往
１问题描ห้องสมุดไป่ตู้
流水车间调度问题可以描述为：工件通过，ｎ个ｎ台不同的机器进行加工，每个工件要经过，ｎ道工序，
ｌｒｔａｏｉｍａｄｐｅｅｖｄｖｒｔｉｔｅｏｕａｏ．ｅｃｎｅｔｆＰｒｔｄｍｉａｃｗａｓｄｏｓｇｔｅｏｈｇｈｎｒｓｒｅｉｅｓｉｎｈｐｐｌｎＴｈｏｃｐｏａｅｏｏｎｎｅｓｕｅｔａｉｎｆｎｓｔｔｅｙｉｔｉ