Pareto混合禁忌搜索算法在多目标柔性车间调度中的应用

"多目标柔性车间调度的Pareto混合禁忌搜索算法" 是一篇探讨如何在计算机集成制造系统中解决多目标作业调度问题的研究论文。文章由李俊青、潘全科和王玉亭等人撰写，发表在2010年7月的《计算机集成制造系统》第16卷第7期上，得到了多项科研基金的支持。 文章主要关注的是如何在柔性作业车间中优化调度，以同时减少最大完成时间、总机床负荷以及最大机床负荷这三个关键指标。柔性车间调度问题是一个复杂的优化问题，因为它涉及到多种任务的分配和时间安排，同时要考虑设备的灵活性和工作负载的平衡。 作者提出了一个带有Pareto档案集的混合禁忌搜索算法来解决这个问题。Pareto最优是多目标优化中的一个重要概念，表示在不恶化其他目标的情况下，某个目标无法进一步优化的解。在这个算法中，每次迭代后的邻域解集会进行Pareto非支配排序，选取第一前沿的解来更新Pareto档案集。这有助于找到一组非支配解，它们在多个目标之间达到平衡。 为了缩小搜索空间并提高效率，算法还结合问题的特性设计了插入邻域和交换邻域。这两个邻域操作是常见的调度算法策略，通过调整任务的位置或交换任务顺序来探索可能的解决方案。插入邻域允许新任务在现有计划中找到合适位置，而交换邻域则通过交换任务对来改变作业顺序。 通过对比三个经典算例的实验仿真，以及与其他算法的比较，该算法的可行性和有效性得到了验证。实验结果表明，提出的Pareto混合禁忌搜索算法能够在多目标环境下有效地找到接近最优的调度方案，对于优化柔性车间的生产效率和资源利用有显著作用。 总结来说，这篇论文提供了一个创新的解决方案，利用Pareto非支配排序和禁忌搜索策略，解决了多目标柔性车间调度的复杂问题，对于实际的制造环境具有重要的应用价值。