柔性作业车间低碳调度：新型ICA算法优化关键目标与能源效率

本文主要探讨了"考虑准备时间和关键目标的柔性作业车间低碳调度研究"这一主题，针对柔性作业车间（Flexible Job Shop, FJS）中的低碳生产环境，提出了一个创新的优化算法——新型帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm, ICA）。FJSP通常涉及复杂的生产流程，其中作业的执行顺序对准备时间有显著影响，这对环保和效率管理至关重要。 作者李明雷德明关注的重点在于解决FJSP中的关键问题，如最小化最大完成时间（Makespan）和总延迟时间（Total Tardiness），同时兼顾非关键目标——总能耗的持续改进。传统的FJSP问题往往只关注单一目标，而这篇研究则强调了在多目标优化中的平衡策略。 ICA算法的核心创新包括一种新的同化策略，确保每个解决方案在帝国竞争中不仅有一个学习对象，还区分了最佳解与其他殖民地。此外，作者引入了新的归一化总成本定义，以及殖民地级别的全局搜索策略，以提高搜索效率和解决方案的质量。 文章通过系统的实验分析，深入探究了关键目标优化对总能耗恶化程度的影响，目的是揭示在追求低碳目标的同时，如何有效地控制能源消耗。实验结果表明，新型ICA在解决低碳FJSP问题上展现出明显的优势，证明了其在复杂生产环境中实现高效、环保和多目标优化的能力。 关键词涵盖了研究的主要焦点，即柔性作业车间低碳调度、帝国竞争算法、准备时间以及关键目标管理。这篇研究对于制造业尤其是寻求绿色转型的企业来说，提供了实用的决策支持工具和技术方法，对于提升作业车间的可持续性和生产效率具有实际意义。