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改进粒子群算法优化柔性作业车间批量调度
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更新于2024-08-29
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本文主要探讨了基于改进粒子群算法求解柔性作业车间批量调度的问题。在传统的粒子群优化(PSO)算法中,作者提出了一种创新的粒子编码方法,它将工序排序和机器分配结合,形成了一种新的编码策略。这种编码方式使得粒子的位置更新能够在离散领域内直接进行,提高了算法的效率和适应性。 原有的粒子位置更新规则被扩展,通过多次对工件的工序进行机器分配,算法能够扩大搜索空间,从而增加了解决问题的多样性。这样做的目的是为了增强粒子群的局部搜索能力,同时保持全局搜索的优势,实现全局搜索与局部搜索的动态平衡。这种方法有助于算法跳出局部最优,更好地探索整个解空间。 为了进一步提升算法性能,文中引入了改进的模拟退火算法,这是一类启发式搜索技术,用于缓解PSO算法可能遇到的早熟收敛问题。模拟退火策略在保持搜索灵活性的同时,可以适当接受一定概率的“坏”解,从而避免陷入局部最优,提高整体解决方案的质量。 实验部分,作者通过数值算例和实际应用案例——某电声企业的纸盆车间批量调度,验证了所提出的算法的有效性和可行性。这些例子展示了改进的粒子群算法在处理复杂、多约束的柔性作业车间批量调度问题时,不仅能够找到高质量的解,而且在实际生产环境中具有良好的应用前景。 本文的主要贡献在于提出了一种融合了精细编码策略、多级搜索策略以及模拟退火优化的新型粒子群算法,旨在提高柔性作业车间批量调度问题的解决效率和优化效果,为工业生产中的实际决策提供有力的支持。通过理论分析和实践验证,该方法展现了其在复杂优化问题上的优势,有望推动相关领域的研究和应用发展。
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第 27 卷 第 4 期
Vol. 27 No. 4
控 制 与 决 策
Control and Decision
2012 年 4 月
Apr. 2012
基于改进粒子群算法求解柔性作业车间批量调度问题
文章编号: 1001-0920 (2012) 04-0513-06
张 静
a,b
, 王万良
a
, 徐新黎
a
, 王海燕
c
(浙江工业大学 a. 计算机科学与技术学院;b. 信息工程学院;c. 机械工程学院,杭州 310023)
摘 要: 基于工序排序和机器分配的粒子编码方式, 提出一种新的粒子位置更新方式, 该方式使得粒子群算法更新
可以直接在离散域执行. 通过对工件工序进行多次机器分配来扩大搜索范围, 引入改进的模拟退火算法, 用以增强粒
子群算法的邻域搜索能力, 实现全局搜索与局部搜索能力的有效平衡. 最后通过数值算例以及某电声企业纸盆车间
批量调度的应用实例验证了所提出算法的有效性和可行性.
关键词: 粒子群算法;柔性作业车间调度;批量调度;模拟退火
中图分类号: TP301.6 文献标识码: A
Improved particle swarm algorithm for batch splitting flexible job shop
scheduling
ZHANG Jing
a,b
, WANG Wan-liang
a
, XU Xin-li
a
, WANG Hai-yan
c
(a. College of Computer Science and Technology,b. College of Information Engineering,c. College of Mechanical
Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China.Correspondent:WANG Wan-liang,
E-mail:wwl@zjut.edu.cn)
Abstract:::A novel particle position updating strategy is presented based on the chromosome coding scheme of operation
sequencing and machine allocation. This strategy makes the particle swarm optimization(PSO) algorithm work directly in
the discrete domain, and machines are allocated many times to operations to expand search scope. An improved simulated
annealing technique is introduced to enhance the neighborhood search of PSO algorithm, which efficiently balances the
exploration and exploitation abilities. Finally, a numerical example and an electro-acoustic enterprise cone shop example are
given to show the effectiveness and feasibility of the proposed algorithm.
Key words:::particle swarm algorithm;flexible job-shop scheduling;the batch splitting scheduling;simulated annealing
1 引引引 言言言
作业车间调度问题 (JSP) 可描述为将各个工件的
各个工序分配到给定机器的调度问题, 是一类满足任
务配置和顺序约束要求的资源分配问题, 是最困难的
组合优化问题之一
[1]
. 因为 JSP 对机器约束的限制严
重脱离了生产实践, 所以减少了机器约束的柔性作业
车间调度问题 (FJSP) 是实际生产中亟待解决的一类
调度问题, 对其展开研究具有重要意义.
目前, 求解 FJSP 常用的方法主要有遗传算法、模
拟退火、禁忌搜索和粒子群算法等. 文献 [2] 采用粒
子群算法与模拟退火算法相结合的混合算法, 在求
解多目标柔性作业车间调度问题上取得了很好的效
果, 体现了粒子群算法与模拟退火算法相融合的优越
性; [3] 提出了一种双层子代产生模式的改进遗传算
法; [4] 和 [5] 分别采用并行的变邻域搜索算法和不同
的策略产生初始种群, 增加了种群的多样性, 从而提
高了算法的局部搜索能力.
在实际制造业中, 工件的加工往往是批量加工,
并且大批量的生产模式逐渐向多品种、中小批量转
化, 因此在 FJSP 中考虑工件批量调度问题更贴近实
际, 对工业生产更具指导意义. 相对于传统 JSP, FJSP
的可行解空间更大, 问题的复杂性更高, 其批量调度
问题更是复杂的 NP 难题, 然而国内外的相关报道却
相对较少. 文献 [6] 研究了多工艺路线的作业车间批
量调度问题, 该文采用遗传算法求解, 并仿真验证了
分批处理可以达到缩短生产周期的目的. 文献 [7] 采
收稿日期: 2010-10-21;修回日期: 2011-01-07.
基金项目: 国家自然科学基金项目(60874074, 61070043);中国博士后科学基金项目(20090451486) ;浙江省自然科学
基金项目(Y1090592).
作者简介: 张静(1986−), 女, 博士生, 从事生产调度、智能算法的研究;王万良(1957− ), 男, 教授, 博士生导师, 从事
CIMS, 生产计划与调度等研究.
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