基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题.pdf

本文主要探讨的是基于遗传-粒子群混合算法在解决柔性作业车间多资源调度问题中的应用。在传统的柔性作业车间调度问题（FJSP）基础上，文章引入了运输和装配环节，提出了一个更复杂的多资源柔性作业车间调度问题（MRFJSP），目标是最小化完工时间。这种模型包含了加工、运输和装配三个阶段，更加贴近实际生产环境。 为了解决这个复杂的问题，作者提出了一个创新的算法——带保优策略的遗传-粒子群混合算法。传统的遗传算法（GA）虽然在搜索全局最优解方面有一定的优势，但在处理车间调度问题时可能会陷入局部最优。而粒子群算法（PSO）则能够通过群体智能进行全局搜索。将两者结合起来，利用粒子群算法的动态寻优特性来增强遗传算法的适应度评估，同时通过保优策略保留优秀个体，避免早熟收敛。 在这个混合算法中，采用了单层编码方式来表示问题的解决方案，简化了问题的编码复杂性，使得算法更易于实现和理解。通过具体算例，该算法的有效性和可行性得到了验证，同时对比了遗传算法和粒子群算法，结果显示混合算法在求解效率和精度上具有明显优势。 车间调度是制造业中的关键环节，其优化直接影响到生产效率和成本。在多资源调度问题中，如何合理分配资源、降低生产周期是核心挑战。遗传-粒子群混合算法提供了一种有效的方法来应对这一挑战，它能更好地适应复杂和变化的生产环境，有助于实现更高效的生产计划。 此外，该研究也强调了理论研究与实际应用的结合，对模型的改进和算法的优化都针对实际生产场景进行了考虑。通过文献引用，可以看出前人在此领域的研究，如徐云琴、叶春明等人采用的3层编码粒子群算法解决了带有AGV小车运输的FJSP，以及巴黎、李言等人所做的相关工作。这些研究为本研究提供了理论基础和技术参考。 基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题的研究，不仅提升了算法的寻优能力，还为实际生产环境中的调度优化提供了新的工具，对于提升制造业的生产效率和竞争力具有重要意义。