离散人工蜂群算法优化混合流水线批处理调度：考虑启动时间的实例研究

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体觅食行为的计算优化方法，近年来在解决复杂优化问题上展现出强大的潜力。本文针对制造业中常见的带有启动时间的批量混合流水车间调度问题，提出了一种创新的解决方案。混合流水车间调度问题涉及到多个加工阶段和不同类型的设备，且每个批次产品的生产过程可能需要特定的时间来启动设备，这就增加了问题的复杂性和挑战性。 文章的核心贡献在于设计了一种结合批次分割与调度的整数序列编码方式，这种编码策略能够有效地表示流水线中的任务分配和启动时间考虑。通过扩展的NEH算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，非支配排序遗传算法的一种变体），作者生成了初始蜂群，这是一种种群初始化的方法，用于产生一组初始解作为算法搜索的起点。 在算法的具体执行过程中，作者对雇佣蜂阶段的邻域搜索方式进行了改进，通过引入更有效的搜索策略，增强了算法在搜索空间中的探索能力，避免了容易陷入局部最优解的问题。侦查蜂阶段的新解生成也得到了优化，这有助于保持算法的全局视野，提高了解的质量。 通过实际生产数据的应用测试，研究者证明了这种人工蜂群算法在解决带有启动时间的批量混合流水车间调度问题上的有效性。实验结果表明，该算法不仅提高了调度效率，还能提供满足实际生产需求的高质量解决方案，对于制造业的实际生产实践具有显著的指导意义。 本文的研究成果为制造业中的批量混合流水车间调度问题提供了一个新颖而实用的优化工具，展示了人工蜂群算法在处理这类具有离散组合优化特性的复杂问题时的优势，为工业生产环境下的决策支持提供了有价值的方法论支持。