混合算法求解柔性作业车间人员配置与作业排序

"这篇论文主要研究了柔性作业车间的人员配置及作业排序问题，提出了一个结合蚁群算法和遗传算法的混合优化模型。该模型旨在最小化任务完成时间，通过蚁群算法解决资源配置，遗传算法处理作业排序。文章还介绍了新的蚂蚁游历地图设计以及启发式信息的计算和更新方法，同时遗传算法采用工序优先权值的实数编码，并应用父子排序的精英保留策略以提高算法效率。在不同规模实例的比较中，证明了该算法的有效性。" 在当前的工业生产环境中，柔性作业车间因其能够适应多品种、小批量生产的特点而受到广泛关注。柔性作业车间的人员配置和作业排序是影响生产效率和任务完成时间的关键因素。本文的研究目标是建立一个优化模型来最小化任务的总完成时间，以提升生产效率。 首先，论文构建了一个将蚁群算法与遗传算法相结合的混合优化模型。蚁群算法以其并行性和全局搜索能力在资源配置问题中发挥作用，能够寻找有效的资源分配方案。而遗传算法则用于在已确定的资源配置下进行作业排序，通过实数编码和工序优先权值策略，能快速收敛到较好的排序方案。 为了解决蚁群算法中蚂蚁游历过程中资源配置的复杂性，研究者设计了一种新的蚂蚁游历地图。这种地图允许蚂蚁更高效地探索加工设备和操作人员的组合，同时也提出了一种启发式信息的计算和更新方法，使得蚂蚁在搜索过程中能更好地适应环境变化。 遗传算法部分，采用了基于工序优先权值的实数编码方式，这有助于更好地反映工序间的相对重要性。此外，引入了父子排序的精英保留策略，这是一种优化策略，可以保持种群中的优秀个体，从而加速算法的收敛速度，确保找到高质量的解。 论文通过两个不同规模的实例验证了所提算法的性能。对比其他算法和不同的资源配置规则，结果显示，提出的混合优化算法在解决柔性作业车间的人员配置和作业排序问题上表现优异，能有效减少任务完成时间，提升了生产系统的效率。 这篇论文的贡献在于提供了一种新的、高效的求解方法，对于实际生产环境中的柔性作业车间调度优化具有重要的理论和实践价值。其提出的蚁群—遗传混合优化算法在处理复杂的资源配置和作业排序问题时展现了强大的适应性和鲁棒性，为类似问题的解决提供了参考。