2009年柔性作业车间成本时间调度算法研究与验证

本文档主要探讨了2009年8月发表在《机械科学与技术》杂志上的一篇论文，题目为"考虑加工成本和时间的柔性作业车间调度问题研究"。作者张超勇等人，来自华中科技大学机械学院的数字制造装备与技术国家重点实验室，针对实际生产环境中常见的多目标问题，即如何在满足工件到达时刻、加工成本、时间和交货期等约束条件下，优化柔性作业车间的调度。 研究的核心是建立一个综合考虑加工成本和时间的柔性作业车间调度问题的数学模型。这个模型旨在通过精细的计算来平衡生产效率和经济效益，因为成本和时间是两个关键的决策因素。传统的调度方法可能无法充分考虑到这些因素，因此，作者提出了一种创新的方法，即扩展的基于工序的编码和主动调度的解码机制。这种方法将工作流程分解为一系列工序，每个工序都有其特定的成本和时间特性，从而为优化算法提供了更精确的信息。 在优化算法的设计上，作者针对遗传算法（GA）易早熟的问题，引入了种子代产生模式的改进策略，旨在防止过早收敛，提高搜索空间的探索效率。他们提出了两种针对染色体结构的有效的交叉和变异操作，这有助于算法在搜索过程中保持多样性，避免陷入局部最优解。 研究的目标是以总成本最小化和完成时间最短为目标，这体现了生产中的双重优化需求：既要追求经济效益，又要保证生产进度。通过具体实例验证，作者证明了他们提出的改进遗传算法在解决这种复杂问题时具有显著的优势，能够找到更优的调度方案。 最后，该研究的重要贡献在于理论方法和实践应用的结合，它不仅提供了新的数学模型和优化策略，也为柔性作业车间的实际调度提供了有价值的参考，对于提升制造业的生产效率和降低成本具有重要意义。论文的关键词包括“柔性作业车间调度”、“遗传算法”、“交叉操作”和“变异操作”，反映了研究的焦点和核心概念。