基于利润与熵的柔性制造车间多目标调度方法

本文主要探讨了以利润和熵为性能指标的车间生产调度问题，针对传统车间调度指标考虑因素相对有限的问题，提出了一种创新的优化方法。作者将时间、质量、成本、能耗和环境这五个关键因素统一到一个共同的绩效指标——利润中，以此作为优化决策的基础。他们利用遗传算法这一强大的搜索优化工具，将利润作为遗传算法的适应度函数，通过多次迭代寻找出一组次优的生产调度方案。 在这个方法中，利润被赋予中心地位，因为它代表了企业的经济效益，是衡量车间效率和企业健康的关键指标。而熵作为一种复杂性度量，被用来评估调度方案的有效性，它能够平衡不同目标之间的冲突，实现多目标决策。通过对次优调度方案集合进行利润和熵的加权决策，可以找到在多个目标之间取得最佳平衡的最优调度方案。 相比于传统的只关注时间、成本和质量的调度策略，这种方法具有明显的全面性和实用性优势。通过应用实例和编程验证，研究结果证实了这种兼顾五个因素的调度方法在实际生产环境中能带来更优的结果，有助于提升生产效率，降低能耗，减少环境污染，从而更好地支持企业的可持续发展。 论文的关键词包括利润、熵、权重决策以及车间调度，强调了这些概念在当前工业环境下的重要性。整体来看，这篇文章对于推动制造业的智能化和绿色化生产具有理论价值和实践指导意义，展示了在现代制造环境下，如何通过科学的调度策略来最大化企业的经济效益和社会效益。