基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度，是柔性作业车间调度的扩展，它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比，它还能够处理非精确指标要求问题，并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化，提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA），以加快收敛速度，避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法，定义了群体平均差及熵，用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率，该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优，而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明，该算法可行，并减少了迭代次数。     

一种基于改进遗传算法的组合加工约束混流车间调度方法（英文）

具有组合加工约束的柔性作业车间调度问题是混流生产线中常见的任务排产问题。然而,传统车间调度方法均未将组合加工约束考虑进调度模型中,无法满足混线生产模式的现实情况。针对这一问题,分析了混流生产线的工艺状态模型。在此基础上,基于传统柔性作业车间调度问题,建立了具有组合加工约束的混线车间调度问题的数学模型。然后,针对组合加工约束,提出了一种改进的多段编码、交叉、变异的遗传算法。最后,将该算法应用于某航空航天研究所导弹结构件生产车间,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题(英文)

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP-hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序由一个机床集合中的任意一台加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法 ,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复过程 ,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度问题是有效的。     

多目标柔性作业车间调度的集成算子遗传算法

柔性作业车间调度（FJSP）中，在将任务按顺序分配到各机床前，首先要为任务选择加工机床。为求解多目标FJSP，本文在分析该问题特点的基础上，提出了一种面向甘特图的串编码（GORS）及相应的的遗传算法算子的基本操作，提出了集成算子遗传算法，并给出了其具体实现。文献算例的实验及与国际最近研究成果比较表明。该算法减小了目标参数值即生产周期、最大机床负载和总的机床负载。     

遗传算法在车间批量生产计划问题中的应用

随着我国市场经济的发展，高产值已不再是企业追求的主要目标，而准时生产准时交货的（Just in tyime，JIT）生产则成为企业在市场中取胜的必备条件，因而体现JIT思想，与交货期有关的提前／拖期问题成了新的研究热点。本文简要介绍了目前生产计划提前／拖期问题的研究状况，建立了一个该问题的数学模型，在此基础上，应用遗传算法，对交货期窗口下的提前／拖期问题进行了研究，并在计算机上得以仿实现。仿真结果表明，该算法不受问题规模的限制，对于解决大规模复杂的问题更显示出其优越性，为MRPⅡ与JIT思想在车间作业计划上的结合提供了有利工具。     

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

作业车间动态调度研究

系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。     

基于生产成本的作业调度

提出了一个基于净现值的调度指标，该指标充分考虑到影响调度决策的各项费用．如在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资、工件提前或拖期完工造成的损失等。然后以遗传算法为工具，研究了作业调度问题，设计了一种很实用的算法。该算法采用基于工序的编码方法把调度编码成染色体，并通过遗传操作来搜索最佳染色体。解码算法根据工序在染色体中的次序和最短加工时间一紧迫度规则得到调度。仿真结果表明该方法是可行的。并有一定的优越性。     

节拍合同网协议及其在作业车间AGV调度的应用

Agent技术为制造系统建模提供有了一种有效的方法，并在制造作业车间调度中得到广泛应用。Agent在基于合同网协议的作业车间AGV调度中，存在协商频繁和投标并发操作问题。为了提高合同网协议的工作效率，本文将协议进行简化，提出了一种基于节拍的改进合同网协议。该协议通过节拍有序地处理投标，并利用阈值策略，对竞标报价做出限定。最后，通过基于多Agent的作业车间AGV调度仿真实例验证了基于节拍的改进合同网协议的效果。     

用遗传算法求解JSSP时的死锁对策研究

遗传算法被广泛应用于求解作业车间调度问题。然而，要用遗传算法有效求解JSSP问题，有一些问题必须首先解决，死锁问题就是其中之一。本文以死锁问题为中心，从死锁处理角度分析三种用于克服使用GA求解JSSP时出现死锁的有用方法，并给出了相应的实验统计结果和对比分析结论。     

确定性的遗传算法

针对遗传算法效率普遍较低的缺陷，采用了确定性交叉和确定性变异的策略，同时提出了一种新的遗传算子－Hamming-decreasor算子，以加快速传算法中码值相关相差较小而Hamming距离很大的二进制码串之间的转换，在此基础上，构建了一个新的遗传算法－确定性的遗传算法，初步的数值试验表明，新算法是有效的和鲁棒的。     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

基于遗传算法的飞机着陆调度

使用遗传算法对飞机着陆进行优化调度。算法以所有飞机的排列次序作为个体编码,适应度函数的构建综合考虑了飞机的各种约束条件,通过选择、交叉、变异得到优化输出。仿真结果表明遗传算法用于飞机着陆调度可行、有效。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

基于网络的高速切削参数优化和管理系统

对高速加工中切削参数优化的理论和方法进行了研究,并对来自生产现场、实验室以及资料收集的数据进行了检验、评价和应用。提出了一种基于遗传算法的切削参数优化算法。与通常的优化算法相比,该算法计算量小,计算速度快,能适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求。切削实验表明：应用经过优化的切削数据,不仅提高了机床的利用率,减少了切削时间,而且提高了工件的加工质量。在上述理论研究的基础上,开发了切削参数优化和管理系统。该系统的完成提高了整个数控加工中心的生产率。     

适用于欺骗问题优化的分段遗传算法

为了有助于克服遗传算法中的模式欺骗性问题，本文基于遗传算法在不同阶段运行性能的不同，并且借鉴新达尔文主义中生物进化的选择机理，分析和探讨了一种适应性分段遗传算法，并且通过试验证明了该方法的有效性。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

多道防线导弹优化部署

现代空袋一般为大规模空袋，单个防空导弹武器系统已不能满足需要，须部署多个导弹武器系统，如何优化部署是是防空作战部署中的重要问题。利用排队论理论和方法，建立了多道防线的导弹优化部署模型。对于两道防线且导弹数目较少时，可采用完全枚举方法；对于导弹数目很大且防线道数多时，可采用遗传算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传法则的优化方法，并给出了具体的例子，实例表明该算法具有较高的计算效率。最后讨论了实战中情况与基本假设不符合时的解决方法。该研究方法为导弹部署优化提供了基本思路。     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.