改进遗传算法在柔性车间调度中的应用与优化

"柔性车间调度的改进遗传算法 (2012年)，浙江大学学报(工学版)，方水良，姚婿菲，赵诗奎" 本文主要探讨的是在柔性车间调度问题中的应用改进遗传算法。柔性车间调度是制造业中一个复杂的优化问题，它涉及到如何有效地分配多个任务到一组可重构的机器上，以最小化总体完成时间或成本。传统的遗传算法在处理这类问题时可能效率较低，因此作者提出了一种创新的方法来优化这一过程。 改进遗传算法的核心在于采用双链结构编码，即机器分配链和工序顺序链。机器分配链用于表示任务如何分配到不同机器，而工序顺序链则描述了每个任务内工序的执行顺序。为了初始化机器分配链，研究者引入了基于拟水平均匀设计的方法，这是一种统计设计工具，能够生成多样化的初始解决方案。相对应地，工序顺序链则采用剩余时间最短的启发式方法初始化，以优先考虑接近完成的工序。 在算法的进化过程中，研究者采用了新生策略来生成新一代种群，这种策略有助于引入新的遗传信息，增强算法的探索能力。此外，他们针对个体的瓶颈工序（即影响整个生产流程效率的关键步骤）设计了特定的交叉操作，旨在通过优化这些瓶颈来提升整体调度效率。在选择解码阶段，算法结合了极限最优适应度值和当前最优适应度值，这种策略可以平衡全局和局部搜索，避免过早陷入局部最优解。 通过对比分析对常用典型算例的实验结果，作者验证了改进遗传算法在解决柔性车间调度问题上的有效性。实验表明，这种方法能够有效降低总完成时间，提高生产效率，并且相比传统遗传算法具有更好的性能。 该研究为解决复杂的柔性车间调度问题提供了一种高效的计算工具，改进遗传算法的创新编码方式、启发式初始化、新生策略以及瓶颈工序的优化处理，都为实际生产环境中的调度优化提供了理论支持和实践指导。