变邻域搜索算法：解决排序依赖机器人制造单元调度的NP难题

本文主要探讨的是"论文研究-变邻域搜索算法求解机器人制造单元调度问题——排序依赖转换时间"这一主题。在现代制造业，机器人制造单元因其在半导体制造、电路板印刷等行业的广泛应用而备受关注。随着市场需求的变化，特别是由大批量向小批量、多品种的转变，考虑机器转换时间的调度问题变得尤为重要。传统的研究通常假设机器转换时间独立于工件排序，但在实际生产中，如Zarandi等人所指出，工件尺寸差异会导致机器人装卸工件时间的变动，进而影响排序。 Zarandi等人在2016年的研究中首次提出了排序依赖转换时间的机器人制造单元调度问题，并将其建模为混合整数规划，证明了当机器数量不少于2时，该问题具有NP难性质。他们采用模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)来求解这个问题。然而，本文作者认为，为了进一步提高算法的性能和搜索效率，提出了变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)方法。 变邻域搜索算法起源于1997年，由Hansen等人提出，它通过探索问题的不同子空间，寻找更优解。与模拟退火算法相比，变邻域搜索更侧重于动态地调整搜索空间，以加速搜索过程。作者设计了工件阻塞时间最小化策略作为初始解生成方法，旨在减少算法收敛的时间。此外，文中还对算法的参数取值进行了深入分析，以优化搜索策略。 通过对随机生成的算例进行测试，研究结果显示，提出的变邻域搜索算法在解决排序依赖转换时间的机器人制造单元调度问题上表现优于模拟退火算法，验证了算法的有效性和实用性。这表明，变邻域搜索算法在处理复杂工业生产中的调度问题时具有潜在的优势，可以为实际生产环境中的机器人调度提供更高效的解决方案。 本文的核心贡献在于将变邻域搜索算法应用于排序依赖转换时间的机器人制造单元调度问题，通过实证分析证明了其在提高问题求解效率方面的优势，为工业自动化领域的优化决策提供了新的理论支持和技术手段。