离散人工蜂群算法解决多目标柔性作业车间调度问题

"这篇研究论文探讨了在包含维护活动的多目标柔性作业车间调度问题中，如何应用离散人工蜂群算法。论文作者包括Jun-Qing Li、Quan-Ke Pan和M. Fatih Tasgetirenc，分别来自中国东北大学的国家重点实验室以及聊城大学的计算机学院。该文章出现在Elsevier出版的一本期刊上，允许作者出于非商业性的研究和教育目的内部使用，如在作者所在机构进行教学分享和与同事交流。但禁止其他用途，如复制、分发、销售或授权副本，或在个人、机构或第三方网站上发布。通常情况下，作者可以将他们的文章版本（例如，Word或Tex形式）上传到个人网站或机构存储库。作者如果需要了解更多关于Elsevier的存档和手稿政策，建议访问Elsevier的作者权益页面：http://www.elsevier.com/authorsrights" 正文： 这篇研究论文关注的是在工业生产环境中常见的一个复杂问题——多目标柔性作业车间调度。在这些环境中，生产任务需要在多个工作中心之间灵活分配，并且考虑到设备的维护需求。这种调度问题的挑战在于平衡多个目标，如最小化总完成时间、减少机器闲置时间和降低维护成本。 离散人工蜂群算法（Discrete Artificial Bee Colony Algorithm，DABC）是一种优化方法，受到自然界蜜蜂寻找花粉源行为的启发。在这个算法中，工蜂、侦查蜂和守卫蜂分别代表搜索解空间的不同角色，通过协作来探索和优化解决方案。在处理复杂的调度问题时，DABC能有效地探索庞大的解决方案空间，找到接近最优的调度策略。 在本文中，研究人员将DABC应用于具有维护活动的多目标柔性作业车间调度问题。他们首先定义了问题的数学模型，包括作业、机器、工作中心和维护活动之间的关系，然后详细描述了DABC算法的各个步骤，如蜜源的初始化、食物源的评价、信息共享和新食物源的发现。通过模拟实验，他们展示了DABC在解决这类问题上的性能，与其他优化算法进行了比较，证明了其在求解质量和效率方面的优越性。 此外，论文还讨论了算法的参数设置对结果的影响，以及可能的改进策略，比如引入适应度函数的动态调整或采用混合算法来增强搜索能力。最后，作者们提出了未来的研究方向，包括将该算法应用到更复杂的生产环境中，或者结合其他优化技术来进一步提升算法性能。 这篇论文为理解和解决实际生产环境中的调度问题提供了一个新的视角，利用离散人工蜂群算法为多目标柔性作业车间调度提供了有效工具，对于工业工程、运营管理以及计算智能领域的研究具有重要意义。