混合遗传算法解决含柔性工艺作业车间调度问题

"混合遗传算法求解包含柔性工艺的作业车间调度问题* (2014年) - 马雪丽, 曹德弱, 刘晓冰, 刘巍巍" 这篇2014年的学术论文主要探讨的是如何应用混合遗传算法来解决包含柔性工艺的作业车间调度问题。在离散制造行业中，企业经常采用柔性工艺设计以适应多变的产品需求和生产环境。传统的柔性作业车间调度问题在此基础上进行了扩展，考虑了在作业调度过程中同时选择最佳工艺路径的特性。 作者们首先建立了数学模型来描述这个问题，该模型旨在优化生产效率、减少生产成本并确保交货期。接着，他们提出了一种改进的遗传算法，这涉及到染色体编码方式的创新以及遗传算子的设计。染色体编码方式是遗传算法中的核心部分，它用于表示可能的解决方案，而这里的设计是为了更好地匹配问题的特征，即作业调度与工艺选择的结合。 此外，为了增强算法的局部搜索能力，研究者结合了变邻域搜索算法，构建了四种不同的邻域结构。邻域结构是局部搜索的关键，它们能生成邻近的解决方案，帮助算法跳出局部最优，寻找全局最优。这种策略旨在提升算法在复杂问题空间中的探索效率。 论文最后通过一个具体的轴承公司调度实例来验证所提出的算法。通过对实际数据的测试，并与现有的其他调度方法进行对比，结果表明，该混合遗传算法在解决此类问题时具有显著的效率和有效性。 这篇论文的核心知识点包括： 1. 柔性工艺在作业车间调度中的应用，允许生产线适应多种产品需求。 2. 对传统柔性作业车间调度问题的扩展，引入工艺选择作为调度过程的一部分。 3. 设计改进的遗传算法，包括染色体编码和遗传算子，以处理调度与工艺选择的双重挑战。 4. 变邻域搜索算法的应用，以增强算法的局部搜索性能和全局优化能力。 5. 实际案例分析和与其他方法的比较，证明了所提算法的优越性和实用性。 这些研究成果对于优化离散制造企业的生产计划和调度具有重要的理论和实践意义，为解决类似复杂调度问题提供了新的工具和思路。