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公开(公告)号：CN119809223A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411868117.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06Q50/04 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开考虑工件质量和可变加工时间的多目标车间调度方法，属于车间生产调度优化技术领域；方法包括：采用基于协同分类的文化基因算法求解调度模型；采用启发式混合初始化以获取高质量的初始种群；根据模型在插入式主动解码上增加了对返工工序的动态监测，确保返工工序满足紧前调度；在混合式个体更新策略的基础上增加协同搜索算子，提高迭代后期的全局搜索能力；针对加工时间不固定的特性，提出基于空闲时窗的插入式优化，提高调度方案中空闲时间的利用率；在局部搜索阶段采用分类局部搜索，精英个体带入基于关键工序的多邻域搜索以提高搜索能力，采用K‑means聚类生成代表个体并带入学习型混合再分配策略，在保证种群多样性的同时加速个体进化。
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公开(公告)号：CN118396274A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410405838.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种求解带运输和设置时间的航空结构件柔性车间调度的方法，步骤如下：S1，建立航空结构件柔性车间调度的模型，确定工序加工顺序和工序选择加工机器，并建立目标函数；S2，选取约束条件；S3，设计混合Jaya算法，初始化种群，采用双层编码的方式表示种群内每个个体信息：第一层为工序顺序编码串；第二层为机器编码串；S4，对种群采取非支配排序，并初始化外部档案；S5，判断如果达到终止条件则输出最优解，否则执行步骤S6；S6，对所有非最优的个体进行Jaya优化，更新个体；S7，对所有个体进行排序，采用多种局部搜索策略优化种群，转至执行步骤S5。本发明能有效减少结构件设置时间，优化完工时间。
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公开(公告)号：CN117973766A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410090102.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种应用于电池生产的柔性作业车间调度方法，考虑电动汽车电池的型号多、产量大生产特性，建立以最大完工时间柔性作业车间调度模型，提出一种自适应人工蜂群算法。设计一种引入了引导概率的雇佣蜂操作，采用交叉与变异操作，加快算法的进化效率。设计一种多邻域局部搜索策略，采用多种邻域结构提高算法的深度挖掘能力。本发明提出的一种基于Q学习的自适应策略，在进化过程中对引导概率及邻域结构的选择实现自适应。通过扩展标准算例验证了改进策略和所提算法优越性。生产实例结果亦表明本发明可有效求解电动汽车电池生产中的柔性调度问题。
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公开(公告)号：CN118551983A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410707888.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06F30/27 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑学习效应的多目标双资源约束柔性作业车间调度方法，采用基于混合种群的改进文化基因算法求解调度模型，以最大完工时间、机器能耗和工人成本为目标，研究了考虑学习效应的双资源约束柔性作业车间调度，建立相关调度模型，并提出了一种基于混合种群的改进文化基因算法求解。为提高算法求解复杂模型的效率，设计了融合Jaya算子与遗传算子的混合式个体更新策略，扩大种群的搜索范围，同时提出了一种基于负载平衡的多规则随机再分配策略，提高个体的收敛质量，针对算法后期易陷入局部最优的不足，采用了一种知识驱动的变邻域搜索策略，增强局部搜索能力。最后，通过生产实例仿真，验证了所提算法的有效性。
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公开(公告)号：CN116880410A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310997485.5
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于子批次划分的柔性作业车间调度方法、装置，包括：迭代循环步骤：根据适应度对起始种群进行个体排序，按照排序从中挑选引导狼个体，并挑选个体建立外部档案；通过灰狼优化算法，利用引导狼个体对种群中的附属狼个体引导优化；对起始种群中个体的编码进行基于子批划分的随机调整，扩大搜索范围；对起始种群中个体的编码进行局部结构的优化调整；输出由种群中挑选的个体建立的外部档案，从外部档案中选择调度方案。采用上述技术方案，通过合理的子批划分，可以减少生产调度的计算量，降低不必要的时间消耗；设计多种引导机制加快种群进化，加快收敛速度，对于决策狼个体，设计基于关键任务的局部搜索，寻找更优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116859869A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310998588.3
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于双种群混合遗传算法的柔性作业车间调度方法、装置，所述方法包括：进行初始化得到起始种群；根据起始种群中每条染色体对应的调度完工时间，将起始种群划分为优秀体种群和劣质体种群；对于优秀体种群通过交叉算子进行种群更新；劣质体种群和外部精英体库之间交叉替换进行种群更新；对于劣质体种群，通过更改工件的加工机器进行负载平衡，从而进行种群更新。采用上述技术方案，根据两个种群的特征进行不同的种群优化方案，提高了算法局部搜索效率的同时，克服了算法容易陷入局部最优的缺陷，保留优秀个体的同时保持多样性，平衡全局搜索和局部开发，提升柔性作业车间调度的生产制造效率。
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公开(公告)号：CN116822897A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310858887.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于关键工厂的航天构件分布式柔性车间调度方法及系统，该方法考虑工厂选择、工序排序、机器选择及员工选择4个子问题设计了4层编码，通过对附属狼基于4种算子进行贪婪搜索，根据关键工厂对所有决策狼个体基于4种邻域结构进行局部搜索，求解航天构件分布式柔性车间调度的最优解；本发明结合模型的工厂约束和员工约束特点提出的狼群捕猎和猎物搜索机制，保证种群多样性的同时提高算法全局探索能力，针对编码特性设计基于关键工厂的局部搜索策略，提高了算法的局部搜索能力，避免机器员工使用冲突，具备良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN118625752A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410637214.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种考虑运输和预维护的航空柔性车间绿色调度方法，包括步骤如下：S1，建立考虑运输和预维护的柔性作业绿色车间调度的模型，优化目标为最大完工时间最小、总能耗最小和瓶颈机器负载最小；S2，确定调度的约束条件，所述约束条件包括工序约束、机器约束、结构件运输时间约束和预维护约束；S3，根据约束条件和优化目标，建立考虑运输和预维护的柔性作业车间调度数学模型，采用PQNSGA‑II算法对数学模型进行优化，得到最优调度方案。本发明通过在航空制造实例中进行对比分析，验证所提方法的优越性和可行性。
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公开(公告)号：CN116757411A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310702108.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，采用改进文化基因算法求解调度模型，以最小化最大完工时间为目标函数，采用三层序列编码表示一个调度方案的工件、机器及工人信息；根据双资源约束的特性，设计一种扩展型插入式主动解码以提高算法的收敛速度；为增强算法的全局搜索能力，设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配策略；对种群中的优秀个体使用改进变邻域搜索策略以提高算法的局部寻优能力；最后利用扩展随机算例以及某航天复杂构件的实际生产案例进行仿真实验，验证算法求解双资源约束调度问题的有效性。
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公开(公告)号：CN115251954A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210914152.7
申请日：2022-08-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号排列熵的虚拟3D任务诱导晕动症检测方法，属于生物信息处理技术领域。本发明采集受试者的各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下的脑电信号；对采集到的脑电信号进行预处理并提取预定频段的脑电信号；对预定频段的脑电信号计算排列熵，得到各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下脑电信号的排列熵值；对各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下脑电信号的排列熵值做显著性差异检验；根据显著性差异检验结果，判定受试者是否产生虚拟3D任务诱导晕动症，提高了虚拟现实晕动症检测的准确度。
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