混合优化算法解决模糊作业车间调度问题

"李俊青和潘全科提出的混合优化算法用于解决模糊作业车间调度问题，结合化学反应优化和禁忌搜索，旨在最小化最大模糊完工时间。该算法采用工序编码，并扩展了基本化学反应优化的运算符，包括壁面碰撞、分子碰撞、合成和分解。还设计了一种有效的交叉算子，应用于三种基元反应。禁忌搜索用于改进最优解，增强种群搜索能力。算法通过16个经典算例和18个随机算例的测试，证明其在全局和局部搜索能力以及解决大规模问题上的有效性。" 本文主要讨论了在模糊作业车间调度问题（Fuzzy Job-shop Scheduling Problem, FJSSP）中的优化策略。模糊作业车间调度问题涉及到在不确定性环境下安排生产任务，其中任务的加工时间和顺序可能具有模糊性。为了解决这个问题，作者李俊青和潘全科提出了一种名为CROTS（Chemical-reaction Optimization and Tabu Search）的混合优化算法。 CROTS算法融合了化学反应优化（Chemical-reaction Optimization, CRO）和禁忌搜索（Tabu Search）两种方法。CRO是一种基于化学反应过程的全局优化算法，它模拟了分子之间的相互作用来探索解决方案空间。在此基础上，CROTS算法扩展了CRO的基本元素反应，包括壁面碰撞、分子碰撞、合成和分解，以适应模糊环境下的调度问题。通过这些扩展的操作算子，算法能够更好地处理模糊性的不确定因素。 此外，为了提升搜索性能，CROTS引入了一种有效的交叉算子，该算子被应用于分子碰撞、合成和分解三种基元反应中。交叉算子是遗传算法的核心组成部分，它有助于产生新的解决方案并促进多样性。同时，通过禁忌搜索对当前最佳解进行进一步优化，避免过早收敛，增强了算法在局部和全局搜索中的性能。 为了验证算法的有效性，研究人员对CROTS进行了实验，包括对16个经典算例的分析和与三种典型算法的比较。实验结果表明，CROTS算法在全局和局部搜索能力上表现出色，能够有效地找到接近最优解的调度方案。此外，通过18个随机生成的大规模算例，证明了CROTS算法在处理复杂和大规模问题时的可行性。 CROTS算法提供了一种创新的途径来解决模糊作业车间调度问题，其混合优化策略结合了两种不同优化方法的优点，展示了在不确定环境中调度问题的强大解决能力。这一研究对于提高制造业的生产效率和灵活性，特别是在面对不精确信息时，具有重要的理论和实际意义。