随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标...随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标的分布式柔性作业车间调度(DFJSP,Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem)模型,提出了一种结合分布估计和禁忌搜索的H-EDA-TS算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm and Tabu Search Algorithm)。根据DFJSP模型和H-EDA-TS算法设计了三维编码方案。H-EDA-TS算法主要包括EDA组件和TS组件,在EDA组件部分设计了三个概率模型用于抽样生成种群;在TS组件部分针对优化目标设计了五种邻域结构用于生成邻域解。此外,基于sigmoid函数设计了一种自适应机制,用于控制TS组件的启动。最后,在不同规模的实例上进行了对比实验,证明了所提算法对于求解DFJSP具有明显优势。展开更多
如何在客户规定的时间内合理安排车辆运输路线,一直是物流领域亟待解决的问题。基于此,文章提出使用基于软更新策略的决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q-network,D3QN),设计动作空间、状态空间与奖励函数,对带时间窗的绿色车辆...如何在客户规定的时间内合理安排车辆运输路线,一直是物流领域亟待解决的问题。基于此,文章提出使用基于软更新策略的决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q-network,D3QN),设计动作空间、状态空间与奖励函数,对带时间窗的绿色车辆路径问题进行建模与求解。选择了小、中、大规模的总计18个算例,将三种算法的实验结果在平均奖励、平均调度车辆数、平均里程和运算时间四个维度进行比较。实验结果表明:在大多数算例中,与Double DQN和Dueling DQN相比,D3QN能在可接受的增加时间范围内,获得更高的奖励函数,调度更少的车辆数,运输更短的里程,实现绿色调度的目标。展开更多
文摘随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标的分布式柔性作业车间调度(DFJSP,Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem)模型,提出了一种结合分布估计和禁忌搜索的H-EDA-TS算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm and Tabu Search Algorithm)。根据DFJSP模型和H-EDA-TS算法设计了三维编码方案。H-EDA-TS算法主要包括EDA组件和TS组件,在EDA组件部分设计了三个概率模型用于抽样生成种群;在TS组件部分针对优化目标设计了五种邻域结构用于生成邻域解。此外,基于sigmoid函数设计了一种自适应机制,用于控制TS组件的启动。最后,在不同规模的实例上进行了对比实验,证明了所提算法对于求解DFJSP具有明显优势。
