基于小生境粒子群算法的柔性作业车间调度优化方法.pdf

【摘要】中提到的是一种针对柔性作业车间调度的优化方法，该方法结合了小生境技术和粒子群算法来解决多目标优化问题。柔性作业车间调度是制造业中的一个重要问题，涉及到如何在有限的资源和时间下，有效地安排生产设备和任务，以达到生产效率最大化、成本最小化等多重目标。多目标优化意味着需要寻找一组非劣解，而不是单一的最优解，因为不同的目标之间可能存在冲突。 文章构建了一个满足约束条件的多目标优化模型，这是解决此类问题的基础。模型的构建考虑了生产过程中的各种限制，如设备能力、任务依赖关系、加工时间等。通过这个模型，可以量化各个目标并进行权衡。 接着，文章采用了分段排列编码的方式来表示解决方案，即染色体。这是一种将复杂问题转换为遗传算法或粒子群算法可处理的形式。分段排列编码允许每个任务的顺序被分解为多个部分，便于算法的搜索和优化。 然后，文章运用粒子群算法（PSO）来获取非劣解的外部存档。粒子群算法是一种基于群体智能的优化方法，其中“粒子”代表可能的解决方案，它们在搜索空间中移动并更新其位置，根据个体经验和全局最佳经验来改进。外部存档用于存储在进化过程中找到的所有非劣解，保留多样性和高质量的解。 为了保持解的精度和多样性，引入了小生境技术。小生境技术是一种防止早熟和促进多样性的方法，它通过计算粒子的删除概率来更新粒子群，确保在进化过程中不同类型的解能够得到保留。 面对Pareto最优解集，文章提出了一种总体价值估计选取方法。Pareto最优解是指没有一个目标可以改进而不牺牲其他目标的解，因此选择一个最满意的解需要综合考虑所有目标的价值。这种方法可以帮助决策者从众多非劣解中选择最符合需求的一个。 实验验证表明，这种结合小生境技术的粒子群优化方法在解决柔性作业车间调度问题上是有效的，能够找到满意的解决方案，并且具有良好的性能和适应性。 关键词：柔性作业车间调度、多目标优化、Pareto最优解、粒子群算法、小生境技术 总结来说，该研究提供了一种创新的优化策略，通过整合小生境技术和粒子群算法来解决复杂的工业调度问题。这种方法不仅考虑了多目标优化的复杂性，还通过保持解的多样性和精度提高了问题的求解质量。对于实际的制造业环境，这样的优化工具可以显著提高生产效率和资源利用率，降低成本，对企业的运营具有积极影响。