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一种可重入混合流水车间 调度 问题 优化方法 车间 调度 问题 优化方法，首先根据机器性能获取各工件各工序在对应生产阶段的可选机器集和加工参数，然后通过机器编码获取加工各工件各工序的可行执行方案，并通过模拟生产过程获得该方案的加工清单。接着，根...改进的多目标樽海鞘算法求解车间 调度 问题 2025年 车间 调度 问题 ,文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解,使用等长的双层编码方式,并引入基于升序排列规则的转换机制,实现个体位置向量与调度 解之间的转换。采用混沌映射和基于规则的混合方法生成较优的初始种群。在个体位置更新中引入衰减因子和交叉变异算子增强算法的全局搜索能力。使用调度 问题 标准算例和实际算例测试算法求解性能,并与其他算法进行对比。结果表明,改进型多目标樽海鞘算法求解能力较原算法具有明显提升,验证了改进算法求解柔性作业车间 调度 问题 的有效性。关键词：混沌映射 交叉算子 变异算子 机器与AGV联合利用再生能源的混合流水车间 调度 问题 2025年 车间 ,建立机器与自动导引车(AGV)联合利用再生能源的混合流水车间 调度 问题 (HFSP-MA-RE)数学模型。为求解该模型,提出基于提前调度 的机器与AGV联合调度 策略、能源分配策略,在考虑AGV路径优化和充电约束的情况下,实现对最大完工时间、碳排放量、总能耗和AGV利用率4个目标的优化。采用基于正向灰靶模型的多目标最佳觅食算法(PPGT_OFA)求解该问题 。通过24个测试实例及1个工程应用,将所提算法与5个多目标优化算法进行实验,验证了HFSP-MA-RE模型及PPGT_OFA算法解决多目标优化问题 的有效性。关键词：混合流水车间调度 多目标优化 联合调度 一种基于沙丘猫算法的车间 调度 问题 求解方法及系统 车间 调度 问题 求解方法及系统，属于生产调度 技术领域。本方法包括：基于车间 工作数据构建多目标柔性车间 调度 问题 模型并设置初始参数；基于优化Tent混沌映射进行种群初始化操作，生成初始种群，即为初...改进蝙蝠算法求解多目标混合车间 调度 问题 2025年 车间 调度 问题 (Hybrid Flowshop Scheduling Problem,HFSP)求解规模大、易陷入局部最优等,笔者提出了一种改进蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm,IBA)。以最小化总完工时间、最小化总能耗和平衡机器负载为目标函数,算法中加入了基于指数递减策略的动态惯性权重,并结合包括自适应参数调整、混合局部搜索以及全局搜索策略等多种优化策略,以提高调度 效率和优化调度 结果。笔者将改进蝙蝠算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行了对比实验,结果表明:改进蝙蝠算法策略合理有效,且在求得最优解时表现更好。关键词：调度 自适应参数 局部搜索 一种小批量订制品生产的混合流水车间 调度 问题 优化方法 车间 调度 问题 优化方法，首先根据初始数据获得工件可用加工机器等加工数据以及加工序列，然后定义生产过程中的约束条件，并根据生产过程的关键因素指定优化目标。并且根据指定的优化目标，通过多...基于问题 特征知识的迭代贪心算法求解多目标零等待流水车间 调度 问题 2025年 车间 调度 问题 在现实生活中有广泛的应用,研究其求解方法是非常有必要的。现有文献大多仅考虑一个生产调度 指标。然而,实际问题 往往是多目标的。因此,以同时优化最大完工时间和总流经时间为目标,提出一种问题 特征知识指导搜索的迭代贪心调度 算法。首先,使用混合整数规划模型中目标转化为约束的方法验证两个目标的冲突性。然后,分析并提取问题 特征知识,设计极值搜索过程估计参考点。针对最大完工时间目标,将其转化为非对称旅行商问题 ,使用动态规划局部优化调度 序列。针对总流经时间指标,利用支配准则指导的局部搜索进行确定性的优化。最后,为有效执行具有问题 特征指导的局部搜索,使用锥形标量加权方法将两个优化目标转化为一个优化目标。大量仿真试验表明了所提方法的有效性。关键词：多目标优化 动态规划 多种群混合进化算法求解带工序跳跃的分布式异构批量流混合流水车间 调度 问题 2025年 车间 调度 问题 ,提出了一种多种群混合进化算法(Multi-Population Hybrid Evolutionary Algorithm,MPHEA)。首先,给出每个优化目标的计算方式,并制定合适的编码方案。其次,设计了总种群与4个子种群之间的并行协同进化策略。在对总种群执行混合交叉算子和变异操作后,依据快速非支配排序和拥挤距离更新种群,从而确保总种群的多样性和优质解的保留。同时,从总种群中提取出部分解,形成了4个子种群,每个子种群专注于优化一个特定目标。总种群与子种群并行进化的方式使得子种群在各自方向上进化时能够避免过分偏重于某一个目标,从而实现多个目标的均衡优化。考虑到工序跳跃的操作对调度 问题 的影响,采用了相应的工序跳跃启发式规则。最后,通过仿真实验验证了MPHEA解决该调度 问题 的有效性和优越性。带分时电价约束的分布式柔性流水车间 调度 问题 及其求解算法 2025年 车间 调度 问题 作为研究对象(DFFSP),重点分析了分布式柔性流水车间 调度 问题 的特性,考虑分时电价(TOU)约束,以最小化最大完工时间和总电力成本为优化指标,建立了DFFSP-TOU问题 整数规划模型,根据分时电价下分布式柔性流水车间 调度 问题 特性DFFSP-TOU,提出一种基于自学习机制的多目标帝王蝶优化算法(MOLMBO)。算法的迁移算子和调整算子通过历史最优解的信息自学习生成,以增强该算法的自学习、自适应能力;采用变邻域搜索来提高算法的局部搜索性能和种群多样性;通过右移操作将电价区间在高峰时段的生产转移到电价区间在低谷时段进行生产,减少机器在待机状态下的能耗,进而降低电力成本。实验结果表明MOLMBO算法是求解分布式柔性流水车间 调度 问题 的一种有效的方法。关键词：分时电价 多目标优化算法 改进遗传算法求解含单转运系统车间 调度 问题 2025年 调度 问题 ,任一工厂内连续两台机器间有一台运输能力有限的转运机器人。基于此,提出一种多策略融合改进遗传算法以最小化最大完工时间。引入Logistic-tent混沌搜索、基于K-均值聚类的NEH算法和修正NEH算法以改善初始工厂加工序列群的质量,运用结合均匀多点交叉和互换变异的自适应交叉变异算子或工厂内/间交叉变异算子进行解的调整,设计一种基于主工厂的邻域搜索(key-factory-based local search,KFLS)和半初始化策略进行再次优化。仿真结果表明了该算法的有效性。关键词：改进遗传算法 运输时间
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