新型教学优化算法在低碳柔性作业车间调度的应用

"该文章探讨了一种基于教学优化算法的低碳柔性作业车间调度策略，旨在最小化总碳排放和平均延迟时间。通过3个串对问题的3个子问题独立编码，算法分为教师的自学阶段和教学阶段，并结合多邻域搜索和全局搜索来提升求解效率。实验证明，这种方法在处理此类问题时表现出强大的搜索性能。" 本文详细介绍了针对低碳环境下的柔性作业车间调度问题的一种新方法，即基于教学优化(TLBO)的算法。在当前全球对环保和可持续发展的关注下，减少工业生产过程中的碳排放是至关重要的。柔性作业车间调度问题，是指在考虑设备灵活性和任务可调整性的情况下，如何有效地安排生产任务，以达到最佳的生产效率和最低的环境影响。 TLBO算法是一种模仿教育过程的优化工具，它借鉴了教师引导学生学习的过程，将其转化为解决复杂优化问题的策略。在这个算法中，"教师"代表全局最优解，而"学生"代表其他可能的解。算法分为两个主要阶段：教师的自学阶段和教学阶段。在自学阶段，每个"学生"通过多邻域搜索探索可能的解决方案空间，这模拟了学生自我学习和探索的过程。而在教学阶段，"教师"通过全局搜索将最优解的信息传授给"学生"，促进整体解的质量提升，这类似于教师指导学生提高理解力和解决问题的能力。 为了适应低碳调度的需求，该算法对3个串对问题的3个子问题进行了单独编码，这使得算法能够更精确地处理与碳排放和延迟时间相关的复杂性。通过这种方式，算法可以同时优化这两个目标，即最小化总碳排放以降低环境影响，以及最小化平均延迟时间以提高生产效率。 实验结果显示，TLBO算法在解决低碳柔性作业车间调度问题时，表现出了出色的搜索能力和优化效果。这意味着，该算法能够在保持生产效率的同时，显著降低工厂的碳足迹，符合当前绿色制造和可持续发展的趋势。 该研究为工业生产提供了新的优化工具，有助于企业在追求经济效益的同时，实现环境责任。通过应用这种基于教学优化的算法，企业可以制定出更为环保且高效的生产计划，从而在竞争激烈的市场环境中取得优势。