多装配线调度的GA-TS混合算法优化与建模

本文主要探讨了"基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模"这一主题，发表于2013年的《浙江工业大学学报》第41卷第4期。作者陈勇、章金红和鲁建厦针对多装配线流水车间调度问题，提出了一个创新的优化策略。装配线调度问题在工业生产中具有重要意义，它涉及如何有效分配工作任务，以最小化总延迟和总完工时间，从而提高生产效率。 研究者认识到，传统遗传算法（GA）在求解这类问题时可能会出现早熟收敛现象，即在搜索初期就过早地陷入局部最优解，而忽视了全局最优可能。为解决这个问题，他们借鉴了禁忌搜索算法（TS）的记忆能力和自适应优势，即在局部搜索阶段能够保留和避免已探索过的较差解，防止陷入重复区域。通过这种方法，他们设计了一种混合算法，首先利用遗传算法进行全局搜索，以提高种群的整体性能，然后将改进后的种群作为禁忌搜索算法的初始解，进一步进行深入的局部优化。 本文的核心内容是构建了一个混合整数线性规划模型，该模型考虑了装配线作业的复杂性，包括任务的依赖关系和资源限制。这种模型能够精确地量化各种约束和目标，为多装配线调度问题提供了数学框架。通过实际案例的计算分析，作者验证了所提出的混合算法在处理多装配线调度问题时的有效性和可行性。 这篇文章不仅探讨了将两种不同的搜索策略融合的理论基础，还展示了如何将其应用于实际工业环境中的优化问题，这对于理解和改进装配线管理具有重要的实践意义。此外，该研究对于那些寻求提高生产效率、降低生产成本的企业来说，提供了一种有价值的工具和方法论。