混合差分进化算法优化无等待流水线总流水时间

本文研究了"基于混合差分进化算法的无等待流水车间总流水时间优化"这一主题，针对工业生产中的流水线调度问题，优化目标是降低总流水时间，提高生产效率。研究者首先构建了一个无等待流水车间调度的问题模型，这个模型考虑了生产线的顺畅运行和资源的有效利用，其中总流水时间被设定为关键性能指标。 在方法论上，作者采用了离散问题的连续编码策略，通过LPV规则将离散的决策变量转换成连续的向量形式，这有助于算法更好地处理和搜索问题空间。接着，他们利用差分进化算法对总流水时间进行优化，这是一种种群驱动的全局优化算法，通过变异、交叉和重新组合操作寻找潜在的全局最优解。 为了进一步提升算法的性能，研究者引入了插入邻域搜索和基于pairwise的局部搜索策略。插入邻域搜索用于对差分进化产生的新个体进行改进，通过在现有个体附近进行尝试，寻找可能的局部最优解。而pairwise局部搜索则针对差分进化算法找到的最优解进行深度探索，旨在挖掘其附近的更优解，确保全局最优的稳健性。 实验部分，作者通过计算标准算例，对比了该混合差分进化算法与传统算法的效果，验证了其在优化无等待流水车间总流水时间方面的有效性。结果显示，混合差分进化算法不仅能在全局范围内找到较优解，还能在局部搜索中展现出良好的收敛性和稳定性，从而在实际生产环境中具有很高的实用价值。 这项研究为无等待流水车间的生产调度提供了一种高效且综合的优化方法，对于提升生产效率和降低成本具有重要的理论与实践意义。它结合了差分进化算法的优势和邻域搜索策略的精确性，为解决复杂生产环境中的优化问题提供了新的视角和技术支持。