变邻域杂草算法解决多目标柔性作业车间调度

"本文探讨了变邻域杂草算法在多目标柔性作业车间调度问题中的应用，旨在解决最小化最大完工时间、总机床负荷最小及最大负载最小等多重目标。通过随机键编码策略构建单链杂草，实现杂草空间与调度空间的映射。在算法迭代后期，采用变邻域搜索策略对优秀杂草进行深度探索，并通过反解码过程将优质解反馈至杂草空间，从而提高解的质量和数量。实验结果证明，变邻域杂草算法在处理多目标基准问题时具有一定的优越性，是解决此类问题的有效工具。" 在多目标优化领域，柔性作业车间调度问题是一个复杂的决策问题，涉及到如何合理分配资源以优化多个相互冲突的目标。本文提出的变邻域杂草算法是一种生物启发式优化算法，它借鉴了自然界中杂草生长和竞争的机制。随机键编码方式是算法的核心组成部分，它将问题的解决方案编码为“杂草”，这些杂草在搜索空间中随机生成和演化。 在算法运行过程中，首先通过随机键编码创建初始杂草种群，然后进入迭代过程。在早期迭代中，杂草种群进行全局搜索，探索广泛的空间。随着迭代的进行，算法引入变邻域搜索策略，针对表现出色的杂草（即精英杂草）进行局部深入探索，以挖掘更优的解。反解码过程则确保从调度空间找到的优质解能够反馈到杂草空间，促进种群的进化和优化。 实验部分，该研究对比了变邻域杂草算法与其他优化算法在解决多目标柔性作业车间调度问题时的表现。结果表明，变邻域杂草算法在非劣解集的解的数量和质量上都表现出优势，证明了其在多目标优化问题中的有效性。 总结来说，变邻域杂草算法提供了一种新的、有效的求解多目标柔性作业车间调度问题的方法。通过结合全局搜索和局部深入探索，以及利用反解码过程，该算法能更好地平衡多个目标，寻找更优的调度方案。这一研究对于优化生产效率、降低生产成本以及提升车间管理效能具有重要的理论和实践价值。