改进蝙蝠算法在柔性作业车间调度问题中的应用

本文主要探讨了改进的蝙蝠算法在解决柔性作业车间调度问题中的应用。作者通过采用双层编码序列、均衡机器负载分配策略和插入式解码方案，优化了传统的蝙蝠算法，旨在提高算法的搜索能力和解决FJSP问题的精确度。 在柔性作业车间调度问题（Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP）中，不仅需要考虑工件的工序顺序，还要处理每个工件每道工序的机器分配，这是一个复杂的NP-hard问题。FJSP的灵活性允许打破机器约束和固定加工路线，从而提高生产效率，适应现代离散制造业的需求。 蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）由Yang在2010年提出，是一种受到蝙蝠回声定位启发的优化算法，以其简单模型和强大寻优性能而知名。尽管在生产调度领域的应用相对有限，但已有研究如Marichelvam等人和Luo等人尝试将蝙蝠算法应用于不同类型的车间调度问题。 本文提出了一种改进的离散蝙蝠算法。首先，算法采用了双层编码序列结构，以更有效地表达和处理复杂的FJSP问题。其次，通过均衡机器负载分配策略，初始种群的生成能更好地平衡各个机器的工作负载，降低系统瓶颈的可能性。此外，插入式解码方案有助于生成更合理的调度序列。同时，作者设计了新的速度和位置更新算子，结合平衡调整因子，以改善算法的全局探索能力和局部搜索能力。 实验部分，通过对比传统方法和其他优化算法，证明了改进的离散蝙蝠算法在解决FJSP时能够达到更高的精度和更好的解决方案。这一改进策略对于实际生产环境中的柔性作业车间调度具有重要的实践价值，有助于提升生产效率和智能化水平。 总结来说，这篇论文研究了改进的蝙蝠算法在解决柔性作业车间调度问题中的应用，通过创新的编码策略和更新机制，增强了算法的性能，为实际生产环境中复杂的调度问题提供了有效的计算工具。这种研究为离散制造业的优化和智能化生产提供了理论支持和方法借鉴。