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基于智能算法的工业工程生产车间调度优化研究引言随着科技的迅速发展和人们对效率的不断追求，工业工程领域的调度优化问题日益受到关注。
工业生产车间的调度优化是指在满足不同任务和资源限制的前提下，通过合理安排工序和资源，以最大限度地提高生产效率和降低生产成本。
本文将通过研究基于智能算法的工业工程生产车间调度优化方法，探讨如何应用智能算法技术解决这一问题。
一、调度优化问题的背景在工业生产车间中，调度优化问题是一个复杂的组合优化问题。
它涉及到任务的排列顺序、机器的选择、设备的运行速度等多个因素。
传统的调度优化方法由于其模型复杂度高、计算量大的特点，导致无法有效解决大规模调度问题。
而基于智能算法的调度优化方法则能够通过模拟和优化技术，快速寻找到一个近似最优解，大大提高了调度效率。
二、基于智能算法的调度优化方法1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过模拟生物的遗传、变异和选择等操作，搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务和资源等因素编码成染色体，通过交叉和变异操作产生新的染色体，进而不断优化求解结果。
遗传算法不依赖于问题的具体形式，具有较强的适应性和全局优化能力。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟每个粒子的位置和速度变化，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将每个粒子看作是一个潜在的解，并通过计算粒子的位置和速度来更新其搜索方向。
粒子群算法具有快速收敛和高效优化的特点，适用于中小规模调度问题。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
它通过模拟蚂蚁在环境中留下信息素，以及蚂蚁对信息素的感知和选择行动，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务看作是蚂蚁，通过留下和感知信息素来选择任务的调度顺序。
蚁群算法具有强大的全局搜索和优化能力，适用于大规模复杂调度问题。
三、智能算法在工业工程生产车间调度优化中的应用基于智能算法的调度优化方法已经在工业工程领域得到了广泛应用。
基于改进遗传进化算法的复杂作业流程调度张春燕【摘要】为了提高车间或者工业生产速度和质量,需要对生产中复杂作业流程调度进行研究.当前算法利用调度静态求解法和动态优化法实现复杂作业流程的调度.该算法没有相关策略的制定,也没有高效的理论作为支撑,导致该算法存在调度效率低,资源的利用率和环境适应能力较差等问题.为此,提出基于改进遗传进化算法的复杂作业流程调度.该算法先对复杂作业流程调度问题进行描述,针对调度问题描述,利用改进遗传进化算法对车间作业调度问题进行解决,将问题描述中的数学规划模型建立在规定的定义上.然后构建合适的编码实现改进遗传进化算法正常运行,过程中按一定要求对JSSP染色体进行编码,选择初始种群,并对适应度函数进行计算,引入交叉算子和变异算子扩大寻优范围.最后利用无延迟作业计划解决死锁状况,并通过调度过程流程图和作业调度整体结构流程图实现调度.实验结果表明,本文所提算法充分利用了现有资源实现了复杂作业流程的高效调度,同时也具有比较好的适应能力和灵活性.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2017(038)012【总页数】6页(P98-103)【关键词】遗传进化算法;复杂作业流程;调度【作者】张春燕【作者单位】无锡科技职业学院,江苏无锡 214028【正文语种】中文【中图分类】TP18车间复杂作业流程的调度，是完成车间资源优化配置比较有效的手段[1]。
制造业作为国家实体经济重要的组成部分，当前面临着市场的残酷竞争，制造型企业发展中出现了严峻考验，比如资源濒临枯竭、劳动力成本的不断增加、客户对产品质量的要求陆续提升等[2]。
如何考虑产品质量、服务、时间以及成本等因素，提高品牌声誉，得到客户的青睐，成为了制造型企业着重考虑的方面[3]。
近些年来，中国的制造业平均水平有了很大的提高，不过在生产的效率以及生产现代化的水平上，与发达国家相比还有一定差距。
由于复杂作业的调度是提升产品加工效率和实现制造型企业现代化发展的前提与基础，怎样实现实用又高效的复杂作业调度，成为了先进生产模式的首要问题之一[4]。
第49卷第3期2021年3月同济大学学报（自然科学版）JOURNAL OF TONGJI UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE）Vol.49No.3Mar.2021论文拓展介绍柔性作业车间调度的精确邻域结构混合进化算法王家海，李营力，刘铮玮，刘江山（同济大学机械与能源工程学院，上海201804）摘要：为解决现有基于关键路径的邻域搜索存在无效移动多、盲目性大以及仅优化单一目标的问题，设计了更加明确精准有效的邻域结构，包括同机器移动和跨机器移动两步操作；在此基础上，给出相应的关键工序精确移动条件，并将其从优化最大完工时间推广到多目标优化；为兼顾算法局部搜索和全局搜索，将其与进化算法进行混合，实现局部与全局的优势互补，并给出相应的混合算法框架；最后，通过两个国际通用的案例集进行测试，并将测试结果与成熟的算法进行对比，验证了所设计算法的有效性和高效性。
关键词：多目标优化；车间调度；邻域搜索；进化算法中图分类号：TP301.6文献标志码：A Evolutionary Algorithm with Precise Neighborhood Structure for Flexible Workshop SchedulingWANG Jiahai，LI Yingli，LIU Zhengwei，LIU Jiangshan （School of Mechanical Engineering，Tongji University，Shanghai 201804，China）Abstract：In order to solve the problems of the existing neighborhood search based on critical path，such as too many invalid moves，too much blindness and optimization one objective，a more precise and effective neighborhood structure is designed，including the two-step operation of the same machine movement and the cross-machine movement.Based on which，the corresponding operation movement conditions are given and extended from the optimization of the maximum completion time to multi-objective optimization.Besides，to realize the complementary advantages of local and global search，the algorithm is mixed with the evolutionary algorithm，and the corresponding hybrid algorithm framework is given.Moreover，two internationally used case sets are tested，and the test results are compared with those of other algorithms to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm.Key words：multi-objective optimization；workshop scheduling；neighborhood search；evolutionary algorithm生产调度优化是制造执行系统的核心功能模块，也是公认的Np-hard难题［1］。
基于改进量子进化算法的作业车间调度研究张建明【摘要】针对作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为优化目标,提出了跳跃基因量子进化算法(JGQEA).该算法在量子进化算法的基础上引入跳跃基因算子,同时采用动态调整量子旋转角策略以提高算法的搜索能力.通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明JGQEA优于QEA等几种进化算法.【期刊名称】《浙江理工大学学报》【年(卷),期】2014(031)003【总页数】6页(P310-315)【关键词】作业车间调度;转换机制;量子进化;旋转角;跳跃算子【作者】张建明【作者单位】浙江理工大学理学院,310018杭州【正文语种】中文【中图分类】TP18量子算法是以量子力学原理为基础，它最本质的特点是利用量子态的相干性和叠加性，以及量子比特之间的纠缠性，与经典算法最本质的区别在于量子并行性。
因此，量子计算比经典计算在速度上会有指数级的提高。
但基于量子力学原理的量子计算机还处于研制的初级阶段，因此，将量子计算与传统智能计算相结合的量子智能计算就运用而生。
1996年Narayanan和Moore提出了量子遗传算法（quantum geneticalgorithm，QGA），并应用于解决TSP问题［1］，开创了量子智能计算研究的新方向。
2000年，由Han等［2］将量子位和量子门的概念引入进化算法，并用组合优化问题验证了算法的有效性。
2002年，Han等［3］在量子遗传算法的基础上，引入种群迁移机制，提出了量子衍生遗传算法（quantum inspired genetic algorithm，QIGA）。
目前对QGA的改进方式主要包括算法结构、进化方式以及编码方法等，比如中国科技大学杨俊安等［4］提出了一种多宇宙并行量子遗传算法，属于算法结构的改进；西南交通大学的张葛祥等［5］提出的采用量子比特相位比较法更新量子门和自适应调整搜索网格策略，与西南交通大学的陈辉等［6］提出的混沌更新旋转门转角的量子遗传算法，都属于进化策略方面的改进；在编码方法上的改进有：清华大学王凌等［7］给出的基于二进制编码的混合量子遗传算法和基于实数编码的混合量子遗传算法，李士勇等［8-9］在求解连续优化问题时提出的基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法，以及基于量子位Bloch球面的量子进化算法［10］等。
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。
基于演化算法的车间作业调度问题的求解方法
张聚;李平
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2004(038)012
【摘要】提出一种以演化算法为基础的车间作业调度(JSP)问题的求解新方法.基于JSP问题的混合整数模型,把调度问题的求解归结为一般的混合整数非线性规划(MINLP)问题.分别采用遗传算法和演化策略方法,讨论了混合整数非线性规划问题的求解步骤.基于惩罚函数以及Deb策略,讨论了混合整数非线性规划问题约束条件的处理方法.仿真结果表明,该方法在求解调度问题时,算法的编码,遗传、演化算子的设计,以及解码都比较简单,无需对于待求解的问题做具体深入的了解,使得该方法的适用范围更广泛.
【总页数】5页(P1545-1549)
【作者】张聚;李平
【作者单位】浙江大学,工业控制技术研究所,浙江,杭州,310027;浙江工业大学,自动化研究所,浙江,杭州,310014;浙江大学,工业控制技术研究所,浙江,杭州,310027【正文语种】中文
【中图分类】TP278
【相关文献】
1.基于禁忌搜索算法求解车间作业调度问题 [J], 戚峰;俞晶菁;黄召杰
2.基于NPSO算法求解车间作业调度问题 [J], 王中华;高茂庭
3.基于改进的禁忌搜索算法求解车间作业调度问题 [J], 张建萍;张武贞
4.基于ILOG平台的求解动态车间作业调度问题优化算法研究 [J], 邹胜亮;杨建军
5.基于ILOG平台的求解动态车间作业调度问题优化算法研究 [J], 邹胜亮;杨建军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的作业车间双向调度优化问题
潘全科;孙志峻;朱剑英
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2003(014)001
【摘要】提出了一种基于混合遗传算法的双向调度算法,用来解决以关键工件交货期和生产周期为优化目标的作业车间调度问题.在算法中,遗传算法在全局范围内搜索最优调度染色体,双向调度算法根据得到的染色体进行调度.按照订单的要求,作业车间的工件可分为两类,即关键工件和一般工件.因此,车间调度也可分为前向调度和反向调度两个步骤,对于关键工件,采用反向调度,尽可能地满足交货期的要求;对于一般工件,采用前向调度,利用剩余的车间资源,尽可能早完工.仿真结果表明该算法是可行的,与传统的调度算法相比,其优越性是明显的.
【总页数】3页(P65-67)
【作者】潘全科;孙志峻;朱剑英
【作者单位】南京航空航天大学,南京市,210016;南京航空航天大学,南京
市,210016;南京航空航天大学,南京市,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于双向收敛蚁群算法在车间作业调度上的应用 [J], 朱福珍;陆静;毛文娟;许郡;蔡娟
2.基于遗传算法的生产周期和生产费用双目标双向车间调度问题的研究 [J], 鞠全勇;朱剑英
3.用遗传算法解决作业车间的调度优化问题 [J], 廖强;周凯
4.基于关联规则的作业车间调度问题改进遗传算法研究 [J], 乔东平;柏文通;文笑雨;李浩;王雅静
5.遗传算法的双向车间作业调度算法研究 [J], 胡雪丹;刘先花
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基于进化计算的多目标柔性作业车间调度问题研究基于进化计算的多目标柔性作业车间调度问题研究摘要：柔性作业车间调度问题是生产计划中的关键问题之一，通过合理地安排任务的执行顺序和机器的分配，可以提高车间的生产效率和资源利用率。
本文针对多目标柔性作业车间调度问题，采用进化计算的方法进行研究。
首先，对问题进行数学建模，定义目标函数和约束条件。
然后，基于进化计算算法，设计了一个多目标优化模型，并通过编程实现了算法。
最后，通过实验验证了该算法的有效性和可行性。
关键词：柔性作业车间调度问题；多目标优化；进化计算；优化模型一、引言柔性作业车间调度问题是指在柔性制造环境中，合理地安排任务的执行顺序和机器的分配，以达到最小化该车间的总加权完成时间(C_total)或最大化利润等多个目标的问题。
在传统的柔性作业车间调度问题中，往往只考虑一种指标作为目标函数，而忽略了其他重要的目标。
因此，多目标柔性作业车间调度问题的研究具有重要的理论和实际意义。
二、问题描述与数学形式多目标柔性作业车间调度问题可以用以下数学形式进行描述：假设有n个作业机器，m个任务，每个任务需要在某个机器上完成，机器之间存在处理时间不同以及可用时间的差异。
那么，多目标柔性作业车间调度问题可以定义为以下目标函数和约束条件：目标函数：1) 最小化车间的总加权完成时间(C_total)；2) 最大化车间的资源利用率；3) 最小化车间的平均作业延迟时间(D_total)；4) 最小化车间的能耗(E_total)；约束条件：1) 每个任务只能分配给一个机器；2) 每个任务的执行时间不能超过所分配机器的可用时间；3) 每个任务的到达时间必须满足先来先服务原则。
三、基于进化计算的多目标优化模型针对上述问题描述，本文采用进化计算的方法进行求解。
首先，设计一个多目标优化模型，将上述目标函数和约束条件编码成一个适应度函数，并进行求解。
具体步骤如下：1) 初始化种群：随机生成符合约束条件的初始解，并形成一个初始种群。
