新型蛙跳算法优化低碳柔性作业车间调度

本文主要探讨了"基于新型蛙跳算法的低碳柔性作业车间调度"这一研究主题，针对柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP），作者艾子义和雷德明提出了一个创新的算法——shuffled frog leaping algorithm (SFLA)，其核心目标是通过最小化总碳排放来优化生产过程。SFLA算法的关键在于引入记忆机制，存储在搜索过程中找到的部分最优解，这有助于算法在搜索过程中保持高效。 算法设计中，SFLA采用了种群和记忆的划分策略，通过协调全局搜索与局部搜索的优化策略，在模因组内进行深度探索，避免了传统种群重组带来的复杂性，从而简化了算法流程。这种策略使得SFLA能够更专注于有效的解决方案，而不是无谓的搜索空间扩张。 为了验证SFLA的有效性和竞争力，文章将SFLA与混合遗传算法和教学优化算法进行了大量的仿真对比实验。结果显示，SFLA在解决低碳FJSP时展现出强大的搜索能力和优异的性能，证明了其在实际生产环境中的实用性。 关键词方面，"柔性作业车间"、"碳排放"、"蛙跳算法"和"记忆"是论文的核心内容，它们共同构成了研究的基础和焦点。在整个研究过程中，作者不仅关注了技术层面的算法创新，也充分考虑了环境保护的实际需求，体现了当前工业生产向绿色、可持续发展的转变趋势。 这篇研究论文通过对新型蛙跳算法的优化和应用，为低碳柔性作业车间的高效调度提供了一种有效的方法，对提高生产效率、降低碳排放以及推动可持续制造具有重要的理论价值和实践意义。