改进离散差分进化算法解决分布式车间调度问题

"改进离散差分进化算法在分布式车间调度问题中的应用 .pdf" 随着信息化技术的飞速发展，特别是网络技术的进步，分布式车间调度作为网络化制造的重要组成部分，逐渐成为制造业研究的热点。分布式车间调度旨在优化多个地理位置分散的制造单元之间的任务分配和协调，以提高生产效率、降低成本并缩短生产周期。在这种背景下，王艳红和盛舒婉的研究聚焦于如何利用优化算法来解决这一复杂问题。 差分进化算法(Differential Evolution Algorithm, DE)是一种广泛应用的全局优化方法，它基于群体智能，通过迭代过程寻找最佳解决方案。然而，DE算法原本设计用于处理连续优化问题，对于分布式车间调度这类离散优化问题，其连续特性的交叉和变异操作可能导致生成不可行的解。因此，王艳红和盛舒婉提出了改进的离散差分进化算法，以适应离散环境。 该改进算法的关键在于采用基于工件的编码方式，以更直观地表示车间调度问题中的任务和资源分配。在交叉操作中，针对可能出现的不可行解，研究者从算法原理出发，设计了修复机制，确保离散化后的算法能够保持原始DE算法的精度和效率。这一修复策略不仅保证了算法的可行性，还保留了DE算法的全局搜索能力，从而在解决分布式车间调度问题时，能够找到更优的调度方案。 通过实际的分布式车间调度问题实例验证，改进的离散差分进化算法表现出了良好的性能，证明了其在解决此类问题上的有效性。这为分布式车间调度提供了一种新的、有效的计算工具，对于提升网络化制造环境下的生产效率具有重要的理论和实践意义。 关键词：分布式车间调度；差分进化算法；离散化；优化；制造系统 中图分类号：O231.915 该研究对于理解如何利用优化算法解决实际工业问题，特别是在分布式环境下的车间调度优化，提供了宝贵的理论指导和技术支持。未来的研究可以进一步探索如何结合其他优化策略或人工智能技术，提升算法的性能，以应对更加复杂多变的生产环境。