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(完整版)智能算法在柔性车间调度中的应用.docx


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智能算法在柔性作业车间调度中的应用 摘要:为提高企业生产效率,合理的流水车间生产调度显得尤为重要。本文介绍了三种智能算 法(蚁群算法、遗传算法、改进粒子群算法)在车间生产调度中的应用,主要介绍了算法的基本 思想、模型结构、算法实现以及运用前景。对智能算法在生产调度中的应用做岀总结。
关键字:智能算法;蚁群算法;遗传算法;改进粒子群算法;生产调度

柔性作业车间调度问题 (Flexible job-shop sche- duli ng problem, FJSP) 是传统作业车间调度 问题的扩展,是实际生产中迫切需要解决的一类问 题。在传统的作业车间调度问题中,工件的每道工 序只能在一台确定的机床上加工。而在柔性作业车 间调度问题中,每道工序可以在多台机床上加工, 并且在不同的机床上加工所需时间不同。柔性作业 车间调度问题减少了机器约束,扩大了可行解的搜 索范围,增加了问题的难度。
作业车间的主要特点是:n个工件需要在 m台 机器上进行加工,每个工件都有其独特的加工步骤, 但无明显的顺序约束,并且加工时间是已知的,调 度的目标是在不允许两个工件同时在同一台机器上 加工的前提下,如何安排工件在每台机器上的加工 顺序使这些工件能够尽快加工完毕 [1]。
蚁群算法在作业车间的应用[2]
以3个工件2台机器的问题作为例子,如图 1
0*4 - 1* OtiH 2* fc , 4* *11H 0;l -6"
苴中”。】 书仇台机曙上匪行一
图1三个工件两台机器的JSP问题
为确定先对哪个工件进行加工,需要设置一个初始 节点Q,所有的蚂蚁最初都放置在 Q。图1中除与
Q相连的有向弧表示同一个工件的加工顺序,工件 必须按照该顺序进行加工。其它则为无向弧。每个 弧与表示节点间信息素的量和启 发式距离的一对
值{ aij , dij }有关。dij通常为对节点j的第i步 操作的加工时间,t j使用蚁周方式进行更新:
[讪寺
0
其中,p是个系数,1- p表示在时间t和t+1之间
信息素 的蒸发,Q为常数,Tk为完成所有加工步骤 后最短的总加工时间。初始时刻t j (0)= c (c为常
数)。
这个规则包含了两个方面:(1)图1中所有边缘 上的信息素都要蒸发;(2)完成所有的加工后要将 该解的效果加到各 边缘上。蒸发可以防止搜索局限 在局部最小的邻域中,另一方面又能根据已有解的 效果好坏来更新信息素,进行增强学****br/>另一个关键的问题就是如何保证蚂蚁按照工件 的工艺路 线产生一组可行解。这里用到 3个集合:
对每个蚂蚁k,首先要有集合 G心表示没有访问过 的节点集合;S k表示根据 技术路线下一步允许访 问的节点集合;还需要一个禁忌表,存放已经访问 过的节点。在我们的例子中, G k ={1,2,3,4,
5,6},Sk ={1,2,3}。转移概率是通过下式计 算的:
■*
[诃]哙尸
if k € allcm &ir
0
cthenme
Tj为工件i在机器j上的加工时间。每选择一个节 点,该节点就被追加到禁忌表中并从 G和Sk中删
除;如果被选的节点不是工件的最后一步,那该工 件中紧邻的下一个节点会被加到 Sk中。该过程一直
重复

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  • 时间2021-04-11