多目标柔性工艺与车间调度的改进人工蜂群算法优化

本文主要探讨的是多目标柔性工艺与车间调度集成优化的问题，这是在工业生产环境中一个关键的挑战，特别是在面对零件加工工序的柔性（如设备的可编程性和适应性）、工序次序的柔性（即加工顺序的灵活性）以及加工机器的柔性时。优化目标是通过最小化最大完工时间、总加工成本和总拖期时间，以提高生产效率和降低成本。 研究者采用了人工蜂群算法作为优化工具，这是一种模仿蜜蜂群体觅食行为的计算智能算法，其特点是具有分布式搜索、自组织性和群体协作的特点，能够有效处理复杂优化问题。作者提出了改进的人工蜂群算法，引入了邻域变异操作和全局交叉操作来增强种群的多样性，使得算法能够更好地探索解决方案空间。 在算法设计中，作者结合了Pareto方法，这是一种多目标优化中的重要概念，它允许找到一系列不劣于其他解的最优解，每个解都有自己的优点和缺点，形成了所谓的Pareto最优解集。通过改进适应度评价、贪婪准则以及多样性的维护，作者构建了一种基于Pareto方法的多目标人工蜂群算法，这有助于在多个优化目标之间取得平衡，寻找最佳或接近最佳的权衡解决方案。 研究者通过实证分析，应用基本人工蜂群算法和改进算法对六个工件、五台机床的柔性工艺与车间调度集成问题进行了优化。结果验证了改进算法在处理这类复杂集成问题上的有效性，证明了它能够在兼顾多个目标的前提下，提供更高效、更具成本效益的生产计划。 此外，文章还提到了研究背景，包括该工作的基金资助情况，以及作者的学术背景和研究领域，宋栓军教授作为主要研究者，他的研究方向集中在生产系统优化和供应链管理上，而杨佩莉和石雯丽两位硕士研究生则专注于具体问题的深入研究。 这篇论文的核心贡献是提出了一种新颖且有效的多目标柔性工艺与车间调度集成优化策略，为工业生产中的集成优化问题提供了一种实用的解决方法。其理论和实践价值对于制造业的持续改进和效率提升具有重要意义。