中国机械工程

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2018, 29(22): 0.

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[车间调度]求解带有阻塞限制的HFSP的MILP模型与改进回溯搜索算法

孟磊磊, 张超勇, 任彩乐, 李振国, 任亚平

2018, 29(22): 2647-2658.

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针对带有阻塞限制的不相关并行机混合流水车间调度问题，以最小化最长完工时间为目标，依据不同的建模思想，建立了求解该问题的4个混合整数线性规划(MILP)模型；鉴于混合整数线性规划不适合求解中大规模问题，提出了一种改进的回溯搜索算法以求解中大规模问题，在该算法中，引入了轮盘赌选择策略以及变邻域搜索算法，以提高算法的收敛速度以及局部搜索能力。最后，对所提MILP模型以及算法进行了对比分析，通过对具体实例的求解验证了所提MILP模型以及算法的有效性及优越性。

[车间调度]基于信息素的多Agent车间调度策略

陈鸣, 朱海华, 张泽群, 金永乔, 王盈聪, 唐敦兵

2018, 29(22): 2659-2665.

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针对基于合同网协议的传统多Agent方法优化目标单一、通信量大、全局性能优化效果差的缺点，提出了基于信息素的多Agent动态调度策略。该策略通过信息素实现了Agent间的间接协商，减少了通信量，实现了全局的多目标优化。此外，采用该策略同时对生产任务分配阶段和缓冲区工件选择阶段的调度进行了优化，并且考虑了独立的调整时间，更加符合实际且进一步提升了系统整体的优化效果。最后，通过实例仿真验证了上述策略的效率。

[车间调度]并行多机开放车间调度问题的模型与算法

陈亚绒, 黄佩钰, 李沛, 周富得, 黄沈权

2018, 29(22): 2666-2673,2681.

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发光二极管制造过程中，晶粒分类拣选工序的调度问题是典型的并行多机开放车间调度问题，属于NP-hard问题。研究了该调度问题以最小化总加权完工时间为目标的求解模型与算法。根据问题特性构建了可获得最优解的混合整数规划模型，并设计了同时考虑质量与求解效率的启发式算法和改进粒子群优化算法。仿真结果显示，启发式算法和改进粒子群优化算法都能在合理的时间内迅速有效地获得较佳的调度解。

[车间调度]混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

钟祾充, 钱斌, 胡蓉, 王凌

2018, 29(22): 2674-2681.

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为协同考虑经济因素和环境因素，求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题（MOPFSP）。提出了一种混合布谷鸟算法（HCS）求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序，使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索；设计了一种自适应步长控制因子，用于控制算法进化阶段的搜索范围；提出一种多邻域局部搜索，用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索，故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。

[车间调度]新型蛙跳算法求解总能耗约束FJSP

杨冬婧, 雷德明

2018, 29(22): 2682-2689.

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针对具有总能耗约束且以总延迟时间为目标的柔性作业车间调度问题(job shop scheduling problem,FJSP)，首先将该问题转化为具有总能耗和总延迟时间的两目标问题，从而有效地处理能耗约束，然后提出了一种新型蛙跳算法直接优化转化后的两目标FJSP，该算法利用模因组构建和模因组搜索的新策略以及模因组内最好解的强化搜索以提高求解质量。计算实验和分析结果表明，新型蛙跳算法对所研究的FJSP具有较强的搜索能力和优势。

[车间调度]混合工作日历下作业车间调度遗传进化方法

曾强, 邓敬源, 常梦辉, 张进春

2018, 29(22): 2690-2702.

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针对一类混合工作日历下的作业车间调度问题，提出了一种遗传进化方法。构建了混合工作日历下以生产周期最短为优化目标的作业车间调度优化模型；提出了基于工作日历的时间推算方法，设计了遗传算法对这类问题进行求解。算法采用基于工序的编码方式；遗传操作中采用遗传算子改进策略保证子代个体的可行性，降低了计算量；解码操作中采用了基于工作日历的时间推算方法来准确计算工序的起止时刻，并采用两种技术缩短生产周期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。

[车间调度]一种求解单机总加权延迟调度问题的改进蚁群算法

乔东平, 裴杰, 文笑雨, 肖艳秋, 焦建强,

2018, 29(22): 2703-2710.

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针对极小化总加权延迟指标下的单机调度问题研究，提出一种基于信息素差异更新的改进蚁群算法。采用基于工件序列的编码方式，并结合修正交货期优先规则改进了启发式信息的设定；引入正负反馈机制来自适应地差异化更新各节点间信息素，同时将成对交换策略用于局部搜索，以进一步改善调度方案质量。结合OR-Library中多个基准实例的仿真验证了该算法的可行性和有效性。

[工艺规划与装配线平衡]基于果蝇算法的第二类装配线平衡问题

杜利珍, 王运发, 王震, 余联庆, 李新宇

2018, 29(22): 2711-2715.

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根据第二类装配线平衡问题的特点，兼顾生产节拍最小和工作负荷均衡，建立了多目标研究模型，运用果蝇算法对标杆案例进行求解，并通过MATLAB进行了仿真研究。将果蝇算法优化结果与标杆案例中自适应遗传算法求解的结果进行对比可知，生产节拍缩短，装配线平衡率进一步提升，且各工作站的负荷更加均衡，从而验证了果蝇算法求解第二类装配线平衡问题的有效性，果蝇算法在获取全局最优解的能力上比自适应遗传算法更强。

[工艺规划与装配线平衡]两阶段混合算法求解集成工艺规划与调度问题

文笑雨, 罗国富, 李浩, 肖艳秋, 乔东平

2018, 29(22): 2716-2724,2732.

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提出了求解集成式工艺规划与车间调度问题的两阶段混合算法。在工艺规划阶段，使用遗传算法为每个工件生成可选的近优工艺路线集，动态地为车间调度阶段输入已确定的工艺路线；在车间调度阶段，使用蜜蜂交配优化算法快速寻优，设计了蜂王婚飞的流程以保证算法的全局搜索能力，构建了基于不同邻域结构的工蜂培育幼蜂局部搜索策略。使用基准测试集对提出的方法进行验证，并与现有算法进行对比，计算结果证明了提出方法的有效性。

[供应链调度]基于信息熵的物料配送时间节点预测方法

任莹晖, 黄向明, 马忠凯, 周志雄

2018, 29(22): 2725-2732.

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针对不确定性干扰因素影响复杂产品装配车间物料配送时间准确性的问题，提出了一种基于信息熵评价的物料配送时间节点预测方法。分析了复杂产品装配车间不确定性干扰因素的种类，采用综合时间需求因子量化不确定性干扰因素，定义装配工位状态，并建立工位状态转移概率矩阵。基于工位状态变化的马尔可夫链特性，建立复杂产品装配车间物料配送时间节点预测模型。提出平均预测误差的动态误差补偿方法修正预测值，并选取最大配送可行性时限和配送准确度为评价指标，构建基于信息熵的物料配送系统评价体系，对物料配送时间节点预测方法的有效性进行评价。最后，以某公司磨床主轴装配工位的物料配送历史数据为例，对提出的预测方法进行验证。结果表明，所提出的预测方法有助于增大物料配送系统的最大配送可行性时限、提升物料配送时间节点的准确性。

[供应链调度]无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

李丹阳, 张轲, 许如清, 罗志峰, 吴佳谦, 桂豪,

2018, 29(22): 2733-2739.

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针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取，采用逐步分解的方法，将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测；然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割；最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化，进一步提高直线特征提取的精度。实验表明，算法的重复定位精度在±6 mm以内，特征提取时间不大于0.02 s，满足机器人的实际导航需求。

[供应链调度]装卸一体化车辆路径问题的自适应并行遗传算法

周蓉, 沈维蕾

2018, 29(22): 2740-2749.

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为了同时实现总配送成本最低、车辆行驶距离最短、车辆数最小等目标，综合考虑车辆指派成本及运输路径成本，建立了装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性，提出了一种自适应并行遗传算法。算法以C-W节约法为基础,设计了三种基于双重需求的启发式种群初始化方法，缩小搜索空间并优化初始解；引入多样性种群和高质量种群的双种群并行策略，实现深度与广度的同步搜索；设计自适应交叉变异操作，改善高质量种群个体搜索停滞，并针对全局最优个体采用特殊变异的后优化操作以进一步提高全局优化性能。采用标准数据集作为算例进行寻优测试，验证了所提算法的可行性和有效性。

[供应链调度]分时电价和时变行程时间下的供应链调度

王君

2018, 29(22): 2750-2757.

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针对单机供应链调度问题，在生产计划和批次配送阶段分别考虑分时电价政策和时变行程时间。以总成本最小为目标建立混合整数规划模型，通过对模型的分析给出了最优解的性质，以此将模型分解为若干个批次的机器调度子问题。对于子问题优化，设计了子集划分启发式算法并证明了算法的最优性。对于主问题的优化，设计了自适应变邻域搜索算法。数值计算结果验证了模型和算法的有效性，证明了供应链集成调度能减少大量的能源消耗。

[生产计划]基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化

田启华, 明文豪, 文小勇, 杜义贤, 周祥曼

2018, 29(22): 2758-2766.

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针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题，建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型，采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集，并利用模糊优选法对该解集进行选优，确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性，结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。

[生产计划]动态制造系统生产计划与调度协同优化

王艳红, 于宁, 蔡明, 邢大伟

2018, 29(22): 2767-2771.

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基于生产计划与调度协同优化的思路，建立了计划与调度滚动优化模型，并提出一种 “闭环集成滚动重调度”策略。当生产系统出现产能受限或订单变更等动态变化时，调度与计划形成“闭环响应模式”，进而采用动态约束平衡的混合算法对生产计划与调度进行协同优化。为验证所提出协同优化策略的有效性和可行性，选取典型算例进行了仿真研究，结果表明该策略能有效处理生产系统的动态变化，保证系统的调度优化及时调整。

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2018, 29(22): 2772.

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