改进遗传算法优化恶化工件单机调度：56.6%时间减少

本文主要探讨了在解决具有恶化工件的单机调度问题上的一种创新方法，针对当前算法处理大规模工件数量时计算量大这一挑战。作者分析了加工时间呈现阶梯函数特性的工件排序规则，这在实际生产环境中常见，比如材料的性能随时间逐渐下降。研究目标是通过最小化最大完工时间（即整个生产过程中的最长加工时间）来优化生产计划。 提出的改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm, IGA）采用了特殊的编码方式，即基于工序编码的染色体结构。在这个设计中，线性顺序交叉算子被用来增强种群的多样性，确保新的组合能够覆盖不同的解决方案空间。同时，为了更好地融合工件排序的特性，作者引入了一种局部变异算子，它能够针对性地调整工件的加工顺序，从而提高算法的局部搜索能力。 局部搜索策略在IGA中起到了关键作用，它能够在接近最优解的区域进行深度探索，避免陷入局部最优，有助于找到全局最优解。实验结果显示，当处理40件工件的问题时，相比于模拟退火算法，该改进遗传算法平均能够将最大完工时间减少56.6%，这意味着显著地缩短了生产周期，极大地提升了生产效率。此外，算法的收敛速度也得到了显著提升，这对于实时优化生产计划和降低生产延误具有重要意义。 本文提供了一种有效的解决单机调度问题的新方法，特别是在处理工件性能随时间恶化的复杂情况时，其优化效果和计算效率都得到了显著提高，对于制造业的实际应用具有很高的价值。