可重入混合流水车间调度优化：NEH-IGA算法解决总加权完成时间问题

该文研究了可重入混合流水车间调度问题(RHFS-TWC)，目标是最小化总加权完成时间，通过建立整数规划模型，并采用NEH启发式算法与IGA优化策略相结合的方法寻找高效解决方案。 本文主要探讨了一个特定的生产调度问题——可重入混合流水车间调度问题，其核心目标是降低总加权完成时间。在这个问题中，工件可以在不同的工作阶段反复进入流水线，增加了调度的复杂性。作者首先构建了一个整数规划模型来量化和优化这个问题，该模型考虑了每个工件的加权完成时间，旨在找到一个最优的加工顺序，以最小化所有工件的加权完成时间之和。 为了生成有效的初始调度解，研究者提出了一种基于二维矩阵组的调度解编码方案，该方案能够简洁地表示复杂的调度信息。接着，他们结合NEH（Nemhauser-Golomb Heuristic）启发式算法，该算法能快速生成初步的工件加工顺序，从而产生高质量的初始调度解集。 考虑到遗传算法(GA)在解决此类问题时可能会遇到早熟收敛的问题，即过早找到局部最优解而无法探索全局最优解，研究者提出了IGA（Improved Genetic Algorithm）的遗传参数自适应调整策略。这种策略能够动态改变算法的参数，以避免早熟并扩大解的空间搜索范围，提高算法的探索能力。 最终，通过将NEH启发式与IGA的遗传参数自适应调整策略融合，形成了一种名为NEH-IGA的混合算法。在不同规模的测试问题上，对比了传统GA、基于遗传参数自适应调整的IGA、NEH启发式以及NEH-IGA算法的性能。实验结果显示，NEH启发式和遗传参数自适应策略的引入显著提升了GA的性能，而NEH-IGA算法在解决RHFS-TWC问题上表现出显著的优势，能更有效地找到接近或达到全局最优的解。 关键词涉及的关键技术包括总加权完成时间（TWC）作为优化目标，可重入流水车间调度的复杂性，运输时间的考虑，以及NEH-IGA算法作为解决问题的创新工具。这篇研究对于工业生产中的调度优化，特别是在面对具有重入特性的流水线作业时，提供了理论依据和实用方法。