考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度
带调整时间的多目标流水车间调度的优化算法
ａ ｄ ｐ ｅ ｅｖ ｉｅ ｓｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｌｔｏ ． ｎ ｒ ｓ ｒ ｅ ｄｖ ｒ ｉｙ ｉ ｈ ｏ ｕａ ｉｎ Ｔｈ ｏ ｃ ｐ ｆ Ｐ ｒ ｔ ｏ ｎ ｎ ｅ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｓ ｉｎ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ ｄ ｍｉ ａ ｃ ｓ ｕ ｅ ｏ ａ ｓｇ
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Ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｅｕ ｉ ｓ ｅ ｏｄ ：ｓｔｐｔ ｍｅ ；ｍｕｔ ｏ ｊｃｉｅｏ ｔ ｚｔ ｎ ｌｗ ｈ ｐｓｈ ｄ ｌ ｇ ｙ ｒ ｅ ｅｉ ｌ— ｂｅ ｔ ｐ ｉ ａｉ ；ｆ ｉ ｖ ｍｉ ｏ ｏ ｓ ｏ ｃ ｅ ｕｉ ；ｈ ｂｉ ｇ ｎ ｔ ｎ ｄ ｃ
Ｉｄ ｓｒ Ｉ ｎ ｉｅｒ ｇａｄＭａ ａｅ ｎ Ｎ ． ，０ ８ ｎ ｕ ｔｉ ｇｎ ｅｉ ｎ ｎｇ ｍｅ ｔ ｏ ５ ２ ０ ａＥ ｎ
工业工程与管理
２０ 第 ５ ０ ８年 期
文章 编 号 ：０ ７５ ２ （ ０ ８ ０ －０ １０ １ ０ —４ ９ ２ ０ ） ５０ ０ —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 ： １ ＴＰ ８ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｎ Ａｌｏ ｉ ｍ ｏ ｕｔ ｏ ｊｃｉｅ ｔ ｍｉａｉ ｇ ｒｔ ｆｒＭ ｌ —ｂ ｔ ｏ ｈ ｉ ｅ ｖ
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流水车间成组工件调度问题的多目标优化算法
流水车间成组工件调度问题的多目标优化算法杨开兵;刘晓冰【摘要】针对优化目标是最小化全部提前/拖期和机器调整次数的多目标流水车间成组工件调度问题,提出了一种改进的变权重进化算法结合延迟调整算法的联合优化方法.首先采用改进的变权重进化算法对加工排序进行寻优;其次,在给定调度序列的情况下采用延迟调整算法对加工时刻进行优化.仿真实验表明,所设计的算法能够有效地求解该类问题.%The objective optimization was to minimize total earliness/tardiness and number of setups at machine. A jointed algorithm to solve problems based on Control Weight Evolutionary Algorithm (CWEA) and optimization algorithm was presented. Firstly, the CWEA was used to determine scheduling sequence preference. Secondly, a kind of optimization algorithm was put forward to adjust the starting time for determined scheduler. The simulation results show that the effectivenessof the proposed algorithm in solving the problem.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)012【总页数】4页(P3343-3346)【关键词】提前/拖期;多目标优化;进化算法;工件组调整;流水车间【作者】杨开兵;刘晓冰【作者单位】大连工业大学信息科学与工程学院,辽宁大连116034;大连理工大学CIMS中心,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言流水车间调度问题是一类重要的生产调度问题，传统的流水车间调度问题假设调整时间相对于加工时间是可忽略的，或者将调整时间包含在加工时间中。
面向智能生产的分布式流水车间调度研究
面向智能生产的分布式流水车间调度研究
陈俊贤;李仁旺
【期刊名称】《轻工机械》
【年(卷),期】2024(42)3
【摘要】为了使传统流水车间的调度模型更灵活和更智能化以适应不同生产环境,课题组提出了基于深度学习的分布式流水车间调度方法。
通过学习和分析分布式车间系统中的大量数据,利用策略梯度方法在多次迭代优化后使目标得到近似最优解,获取了更智能、适应性更强的生产计划和调度策略;并通过实验和仿真进行验证。
结果表明该方法能提高生产效率和资源利用率,并具有成本控制方面的潜力。
该研究为制造业的分布式生产环境提供了一种先进的调度策略,为车间管理者提供更准确、更智能的决策参考。
【总页数】8页(P100-107)
【作者】陈俊贤;李仁旺
【作者单位】浙江理工大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TB497;TH186
【相关文献】
1.面向流水车间的绿色生产多目标调度优化研究
2.面向均衡生产的多级流水车间调度模型求解
3.面向流水车间的绿色生产多目标调度优化探析
4.考虑机器故障的分布式阻塞流水车间动态调度研究
5.分布式装配置换流水车间调度问题研究综述
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调整时间与搬运时间可分离的多目标流水车间成组调度
调整时间与搬运时间可分离的多目标流水车间成组调度孔继利;苑春荟;杨福兴;贾国柱【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2015(21)10【摘要】为解决调整时间与搬运时间可分离的流水车间成组调度问题,建立了以生产周期为主要目标、以停机次数和总搬运次数为次要目标的基于理想点法的多目标决策模型.针对成组零件生产周期求解和作业计划制定问题构建了三类时间模型.为有效对成组零件进行调度,设计了调整时间与搬运时间可分离的遗传算法.通过两个小规模仿真实验验证了该算法的有效性.为进一步评估该算法对较大规模算例的求解效果,将该算法与基本遗传算法进行了对比.研究结果表明:本研究可确定成组零件的最优排序方案,并能为工艺工序的加工、设备的调整以及运输工序的搬运制定精确的作业计划;同时,新设计的遗传算法在可接受的计算时间内能获得理想解.【总页数】10页(P2694-2703)【作者】孔继利;苑春荟;杨福兴;贾国柱【作者单位】北京邮电大学经济管理学院,北京100876;北京邮电大学自动化学院,北京100876;北京邮电大学经济管理学院,北京100876;北京邮电大学自动化学院,北京100876;北京航空航天大学经济管理学院,北京 100191【正文语种】中文【中图分类】TP301;F273【相关文献】1.带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题 [J], 徐建有;董乃群;顾树生2.无成组技术条件下流水车间调度的多目标优化 [J], 杨开兵;刘晓冰3.流水车间成组工件调度问题的多目标优化算法 [J], 杨开兵;刘晓冰4.考虑序列相关调整时间的多目标置换流水车间调度算法 [J], 姚康;唐秋华;张子凯;蒙凯5.带调整时间的多目标流水车间调度的优化算法 [J], 杨开兵;刘晓冰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
分布式车间调度优化算法研究综述
分布式车间调度优化算法研究综述大家好，今天咱们聊聊那个老生常谈但又让人头疼的问题——如何高效地管理一个像流水线一样运作的车间。
你可能会想，不就是排个班嘛，有啥难的？但别急，让我来给你道道这个“排兵布阵”的大问题。
你得明白“排兵布阵”可不是简单的任务。
想象一下，你是一个指挥官，手里有一群各司其职的士兵（机器、机器人、工人），你需要根据生产任务和资源情况，合理安排他们的工作，确保生产线上的每一个环节都能顺畅运转。
这就好比是指挥一场没有硝烟的战争，既要考虑到效率，也不能忽视安全和质量。
那么，如何才能让这场“战争”打得漂亮呢？这就得靠我们说的“分布式车间调度优化算法”了。
这些算法就像是战场上的指挥官，通过大数据分析和智能计算，为每个岗位分配合适的人员和设备，就像诸葛亮在赤壁之战中巧妙运用火攻一样，让整个生产过程变得井然有序。
现在，咱们来具体看看这些“指挥官”们是如何工作的。
想象一下，你的工厂里有一个超级大脑，它能够实时监控每一个环节的数据，分析出哪些地方需要人手，哪些设备需要休息。
这个大脑就是分布式车间调度优化系统的核心，它能像一位智慧的管家，确保每一分每一秒的效率最大化。
举个例子，假设你的车间里有个“机器小精灵”，它总是喜欢玩闹，一会儿跑这边，一会儿跳那边。
如果调度系统做得好，这个“小精灵”就不会乱跑，而是按照预定的程序，有条不紊地完成自己的工作。
而如果调度系统做得不好，那“小精灵”可能就会到处乱窜，不仅影响生产效率，还可能给机器带来不必要的磨损。
所以，要想让你的“机器小精灵”发挥最大效能，就得靠那些聪明的“指挥官”——分布式车间调度优化算法。
它们就像是你身边的好伙伴，时刻为你提供最合理的建议和指导，让你的车间运转得既高效又安全。
当然啦，虽然这些“指挥官”很聪明，但它们也不是万能的。
有时候，一些意外情况还是会出现，比如机器突然坏掉或者原材料不足。
这时候，就需要你亲自上场，根据实际情况灵活调整策略，就像古代战争中的将领一样，根据实际情况做出最正确的决策。
带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题
带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题徐建有1，董乃群2，顾树生1【摘要】针对带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题，将传统的迭代局域搜索算法扩展到多目标领域，提出一种基于Pareto最优的多目标迭代局域搜索算法。
在局域搜索中设计了一个基于动态邻域的变深度搜索方法，其搜索深度能够在算法的运行中动态变化，从而保证搜索深度和广度的平衡，提高算法的搜索性能。
通过对标准测试问题和实际问题的测试，以及与其他进化算法的比较，验证了所提算法的有效性。
【期刊名称】计算机集成制造系统【年(卷),期】2013(019)012【总页数】7【关键词】流水车间调度；多目标优化；调整时间；迭代局域搜索0 引言在实际工业中，许多生产调度都可以归结为流水车间调度问题（Permutation Flowshop Scheduling Problem，PFSP），因此PFSP一直受到国内外众多学者的关注，并取得了许多理论研究成果［1］。
但是，这些成果却很难在实际生产中应用，主要原因是在实际生产调度中通常需要同时优化多个相互冲突的目标，此外，在实际生产过程中加工不同工件时通常需要对设备进行清洗、更换加工工具、运输等操作，因而相邻工件之间普遍存在一个调整时间（setup time），并且该调整时间是顺序相关的，即它不仅依赖于当前工件，而且依赖于下一个要加工的工件。
因此，本文主要研究带有顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题（Multi Objective PFSP with Sequence－DependentSetup Times，MOPFSP－SDST）。
尽管已有许多文献对带顺序相关调整时间的单目标流水车间调度问题（PFSP－SDST），以及传统的多目标流水车间调度问题（MOPFSP）进行了研究，但是对本文所考虑的MOPFSP－SDST的报道还比较少见。
对于PFSP－SDST，Ríos－Mercado等［2］建立了两个混合整数规划模型，并提出一种分支切割（branch－and－cut）算法。
面向多目标流水车间调度的混合遗传算法
面向多目标流水车间调度的混合遗传算法罗哲【摘要】建立最大完工时间、最大拖期时间及总流程时间三个调度目标的多目标流水车间调度问题模型,提出一种混合遗传算法.该算法以灰熵并行关联度作为遗传算法的适应度分配机制,以灰熵并行关联度优选个体,并建立Pareto外部档案,以非劣排序及拥挤距离保持外部档案中解的质量及多样性.通过与RWGA和NSGA-II 算法进行标准问题的对比实验,验证了所提算法在解决多目标流水车间调度问题中的有效性.【期刊名称】《湖南科技学院学报》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】4页(P71-74)【关键词】多目标流水车间调度;遗传算法;灰熵并行关联度;适应度分配;外部档案【作者】罗哲【作者单位】湖南科技学院电子与信息工程学院,湖南永州 425199【正文语种】中文【中图分类】TP391流水车间调度（flow shop scheduling，FSP）是生产调度问题的一个重要组成部分。
许多实际的生产过程都可以抽象为流水车间调度模型。
因此，FSP具有很强的理论研究和工程应用价值，它是一类典型的NP-hard问题[1]。
近几十年来，FSP 一直是个研究热点。
起初学者的研究主要集中于单目标流水车间调度问题(singleobjective flow shop scheduling，SOFSP)，研究涉及的目标大多为最大完工时间。
如文献[2,3]都以最大完工时间为调度目标，研究了单目标的流水车间调度问题。
然而以上的单目标流水车间调度问题研究结果并不能有效适用于现实的流水车间调度。
一个主要原因是现实的流水车间调度往往受到很多因素的影响，如企业内部生产率和外部客户交货期。
仅考虑单个目标的流水车间调度问题不能满足多方的利益需求。
故近年来的流水车间调度问题研究逐渐由单目标向多目标扩展。
多目标流水车间调度问题(multi-objective flow shop scheduling，MOFSP)是单目标流水车间调度问题的扩展，同样是典型的NP-hard问题。
分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究
分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究一、背景介绍在现代制造业中，车间调度是一个非常重要的问题。
它涉及到如何最大限度地利用资源，提高生产效率，减少生产成本等方面的问题。
而随着信息技术的发展，分布式调度算法逐渐成为解决车间调度问题的一种重要方法。
二、分布式调度算法的基本原理分布式调度算法是指将任务分配给不同的计算节点进行处理，然后根据节点的处理结果进行进一步的调度。
它的基本原理是将大问题分解成许多小问题，然后分别解决这些小问题，最后将结果进行整合。
这种算法具有高效性、灵活性和可扩展性等优点，因此在车间调度问题中得到了广泛的应用。
三、分布式调度算法在车间调度问题中的应用1. 任务分配问题在车间调度问题中，有时需要将大量的任务分配给不同的机器进行加工。
分布式调度算法可以帮助实现任务的快速分配和高效处理，从而提高生产效率。
2. 资源调度问题车间调度问题还涉及到如何合理地调度生产资源，包括人力、机器、原材料等。
分布式调度算法可以根据实际情况动态调整资源分配，以实现最优的生产效果。
3. 紧急任务处理问题有时车间会出现一些突发性的紧急任务，需要立即进行处理。
分布式调度算法可以快速响应这些紧急任务，并将其分配给最适合的节点进行处理，从而最大程度地减少损失。
四、个人观点和理解在我看来，分布式调度算法在车间调度问题中的应用具有很大的潜力。
它可以帮助解决车间调度中的复杂性和不确定性，提高生产效率，降低运营成本。
但也需要考虑到算法的稳定性、可靠性和安全性等方面的问题，以确保其在实际应用中能够取得良好的效果。
总结回顾分布式调度算法在车间调度问题中的应用，无疑是一个备受关注的领域。
它不仅可以帮助企业提高生产效率，还可以促进生产方式的转型升级。
随着信息技术的不断发展，相信这一领域将会有更多新的突破和进展。
在车间调度问题中，分布式调度算法的应用是一个充满挑战和机遇的领域。
我相信随着技术的不断进步，分布式调度算法肯定能够在车间调度中发挥出更大的作用，为实现智能制造和工业4.0注入新的活力。
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考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间
调度
在现代制造业中，订单的准时交付对企业的经营至关重要。
为了提
高订单的准时到达率，有效的流水车间调度是必不可少的。
然而，在
实际应用中，由于多种因素的影响，如设备故障、物料短缺等，往往
会导致订单的运输时间延迟。
因此，考虑订单运输时间的多目标分布
式流水车间调度成为一项重要的研究方向。
一、问题描述
分布式流水车间是指由多个工作中心组成的车间，每个工作中心负
责一项特定的工序。
在分布式流水车间中，需要考虑各个工序之间的
先后顺序以及作业在各个工序之间的调度，以实现订单的准时交付。
在实际的生产过程中，存在多个目标需要考虑。
首先，订单的运输
时间需要尽量短，以保证订单能够准时到达客户手中。
其次，为了提
高生产效率和资源利用率，需要尽可能缩短车间的总加工时间。
因此，需要设计一种多目标的分布式流水车间调度算法，以平衡订单运输时
间和生产效率的矛盾。
二、分布式流水车间调度模型
为了实现多目标的分布式流水车间调度，需要建立相应的数学模型。
在该模型中，考虑以下几个因素：
1. 订单运输时间：将每个订单的运输时间作为一个目标函数，目标
是使得所有订单的运输时间尽量短。
2. 车间总加工时间：将车间的总加工时间作为另一个目标函数，目
标是使得车间的总加工时间尽可能缩短。
3. 调度顺序：确定每个工序的调度顺序，以实现订单的准时交付。
基于以上因素，可以构建如下的多目标分布式流水车间调度模型：Minimize f1(订单运输时间)
Minimize f2(车间总加工时间)
Subject to:
约束条件1
约束条件2
...
约束条件n
其中，f1和f2分别表示订单运输时间和车间总加工时间的目标函数，约束条件包括车间的各项资源约束、作业的时间窗口约束等。
三、多目标调度算法
针对多目标分布式流水车间调度问题，可以采用多目标优化算法来
求解。
常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
在应用多目标优化算法求解分布式流水车间调度问题时，需要考虑
以下几个关键步骤：
1. 问题建模：将问题转化为数学模型，并确定目标函数和约束条件。
2. 算法选择：根据实际情况选择适合的多目标优化算法。
3. 参数设置：对所选算法的参数进行合理设置，以保证算法的收敛
性和搜索能力。
4. 优化求解：采用所选的多目标优化算法进行求解，并得到一组近
似最优解。
5. 结果评价：根据求解得到的近似最优解，对调度方案进行评价。
四、案例分析
为了验证多目标分布式流水车间调度算法的有效性，可以选择一个
实际案例进行分析。
例如，某汽车制造厂的车间由多个工序组成，需
要实现订单的准时交付。
在该案例中，可以根据实际情况设置目标函数和约束条件，并选择
适合的多目标优化算法进行求解。
通过与传统的单目标调度算法进行
对比，可以验证多目标调度算法的优势和有效性。
五、总结
本文对考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度问题进行了
描述和分析，提出了相应的数学模型和求解方法。
通过合理选择多目
标优化算法，可以得到一组近似最优的调度方案，实现订单的准时交付，并提高生产效率和资源利用率。
在实际应用中，可以根据具体情
况进行参数设置和算法优化，以适应不同的生产需求。
考虑订单运输时间的多目标分布式流水车间调度问题是一个复杂而重要的研究课题，对于提高制造业的竞争力具有重要意义。
希望本文的分析和讨论能够为相关研究提供一定的参考和启示，推动制造业调度优化的发展。