基于可变长工序编码的再制造生产调度优化算法

本文主要探讨的是"基于可变长工序编码的再制造生产调度优化方法"。随着回收品质量和数量的不确定性，以及拆卸过程中存在的不可预测因素，再制造生产调度问题的复杂性显著提升。传统制造环境下，工件加工路径通常是固定且确定的，而在再制造领域，由于零件的多样性以及修复过程的动态性，工件的加工路径可能具有很大的变异性。 论文首先构建了一个适应再制造生产环境的job-shop调度模型，这个模型考虑了工序数目的随机性和工序顺序的不确定性。为了应对这种复杂性，研究人员提出了一种创新的优化策略，即基于可变长工序编码的改进遗传算法。这个算法巧妙地利用了编码技术来表示不同的加工路径组合，使得算法能够处理各种长度和顺序的工序，并通过异常染色体识别和重构机制，有效地处理生产过程中的异常情况。 遗传算法在这个框架下，通过设计特定的遗传操作，如选择、交叉和变异，对可能的调度方案进行搜索和优化。在参数矩阵的指导下，算法能够在面对随机工序数目和顺序时，寻找到最优的生产调度方案，从而提高生产效率和资源利用率。 作者团队由张红宇博士、高阳教授和马华高级工程师组成，他们分别在再制造生产管理、敏捷制造与协同生产管理以及服务计算等领域有着深入的研究。他们的研究成果不仅提升了再制造生产调度问题的解决能力，而且为工业界提供了实用的优化工具。 实验部分通过仿真实验验证了这种方法的有效性和可行性，证明了基于可变长工序编码的遗传算法在实际生产环境中能够有效降低生产成本，提高产品质量和准时交付率。论文最后将本研究的工作归类为"再制造", "生产调度", "遗传算法", 和 "可变长工序编码"，这四个关键词揭示了研究的核心技术和应用背景。 这篇论文为再制造行业的生产调度问题提供了一种创新且实用的优化策略，对于提升再制造产业的竞争力具有重要意义。通过集成遗传算法和可变长工序编码，论文克服了回收品质量和数量不确定性带来的挑战，展示了其在解决复杂生产调度问题上的潜力。