绿色制造的多目标柔性作业车间调度优化方法

“面向绿色制造的多目标柔性作业车间调度方法研究，吕文军，雷琦，文章探讨了一种面向绿色制造的多目标柔性作业车间调度方法，通过构建包含时间、质量和成本的优化模型，利用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）求解，结合层次分析法和灰色关联分析法进行绿色性评估，旨在实现资源消耗和环境影响的最小化。” 本文重点研究了在绿色制造背景下，如何优化柔性作业车间的调度策略，以提高制造系统的环保性能。针对当前绿色制造研究中的不足，作者吕文军和雷琦提出了一个创新的方法。他们首先建立了一个多目标调度模型，这个模型考虑了三个关键因素：时间效率（T）、产品质量（Q）以及生产成本（C）。这三个目标的优化对于提高整体生产效率和降低运营成本至关重要。 为了求解这个复杂的多目标优化问题，作者采用了非支配排序遗传算法II（NSGA-II）。这是一种高效的并行优化算法，能够处理多个相互冲突的目标，并生成一系列非劣解，即Pareto最优解集。这些解代表了不同时间和成本条件下的质量平衡状态，提供了多样化的决策选择。 随后，文章引入了对每个Pareto解的进一步分析。考虑到加工过程中不同工序对绿色性的影响，作者们评估了各种资源组合下的绿色性指标值。这一步骤有助于识别哪些资源分配策略能够更好地减少环境影响。 最后，为了从这些解中选择最理想的调度方案，文章结合了层次分析法（AHP）和灰色关联分析法（GRA）。层次分析法用于将多个复杂因素按重要性排序，而灰色关联分析法则可以量化不同因素之间的关系强度，帮助确定最佳的资源组合，以达到最大绿色性。 通过实际案例研究，该方法证实了其在保持生产效率的同时，能够有效地降低资源消耗和环境影响，从而解决绿色制造中的多目标调度问题。这种方法为制造业提供了一种实用且全面的工具，有助于企业在追求经济效益的同时，兼顾环境保护，实现可持续发展。 关键词：多目标柔性作业车间调度；绿色制造；NSGA-II；层次分析法；灰色关联分析法 此研究对绿色制造领域有着深远的贡献，不仅丰富了理论研究，还为企业实践提供了有价值的指导，尤其是在寻求生产效率与环境友好的平衡点上。