遗传算法优化混合转移批量作业排程

"转移批量自适应的作业排程优化方法 (2012年)，河南科技大学学报：自然科学版，Vol.33 No.2，郑波克，杨晓英" 文章探讨了在离散制造环境中如何通过优化作业排程来缩短产品交货期，从而提高企业的市场响应速度。研究焦点在于解决混合转移批量作业排程的组合优化问题，这是一个典型的组合优化难题。作者采用了遗传算法，这是一种基于生物进化原理的搜索算法，能够有效地处理复杂的优化问题。 遗传算法的核心在于其选择、交叉和变异算子，这些算子在该文中被设计成两套不同的机制，它们既独立又相互结合，以此对转移批量和作业排序进行同步优化。算法中还实施了多种保优机制，比如提高算法稳定性，延长优秀个体的生存周期，以避免算法陷入局部最优解，同时确保在较短时间内找到全局最优解或次优解。 在实际应用中，该方法通过实例验证了其在处理多种转移批量的生产作业排程问题上的有效性。这种优化方法对于那些面临频繁工件转移和需要平衡加工周期与转移成本的离散制造企业来说，具有重要的实践意义。 文章首先指出了缩短产品交货期的重要性，并对比了精确算法和近似算法，如数学规划、分支界定、启发式算法等，强调了当前研究往往忽视了转移批量对作业排程目标的影响。因此，作者提出了一种双层遗传算法，该算法能够自适应地优化转移批量，并与作业排序相结合，以求得多转移批数情况下的最优解或满意解。 混合转移批量作业排程的组合优化问题模型的构建是通过定义一系列工件和加工任务，考虑每个任务的加工时间和转移时间，以及不同转移批量的成本。模型的目标是找到一个最优的作业顺序和转移策略，使得总的完成时间最短，同时控制转移成本。 这篇文章提出的优化方法为离散制造业提供了一种新的工具，帮助企业更有效地管理生产过程，减少加工周期，降低成本，提升竞争力。这一研究对学术界和工业界的作业排程理论与实践都具有深远的指导价值。