基于ICA与VNS的两阶段元启发法：多目标柔性车间能耗调度

本文主要探讨了"总能耗阈值的多目标柔性作业车间调度问题的两阶段元启发式方法"这一研究主题。在当前对节能日益关注的背景下，多目标柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）的研究得到了广泛关注。然而，相比于传统的FJSP，考虑能源消耗限制的情况较少见。该研究的目标是解决一个具有挑战性的问题：在满足总能耗不超过预设阈值的前提下，如何最小化生产周期（makespan）和总体延误（total tardiness）。 传统FJSP的目标通常是优化单一性能指标，但在这个问题中，引入了额外的约束条件，即需要控制总能耗。这使得问题的复杂性增加，因为能源阈值并不总是可以预先确定，且其设定对调度策略有显著影响。因此，找到一个既能有效平衡生产效率又能控制能源消耗的解决方案是一项极具挑战的任务。 本文提出了一种基于帝国主义竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm, ICA）和变量邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）的两阶段元启发式方法（Two-Phase Meta-Heuristic, TPM）。首先，将原问题转化为一个包括makespan、total tardiness 和 total energy consumption 的FJSP，并利用ICA来求解。ICA在此过程中采用了创新的初始帝国构建策略以及帝国间竞争机制，以寻找高效解。 在第一阶段，作者着重于通过ICA找到一个可行的初步解集，确保至少有一个解满足能源阈值。然后，在第二阶段，文章提出了新的比较策略，旨在从这些初步解中进一步优化，通过VNS进行局部搜索，以寻找在能耗约束下的最优组合。这个阶段的策略可能包括邻域变换、解的合并与分裂等方法，以逐步改进解的质量。 本文的主要贡献在于提供了一个针对总能耗阈值的多目标柔性作业车间调度问题的有效解决方案，通过两阶段优化过程，兼顾了生产效率和能源消耗，对于工业生产中的节能减排具有实际应用价值。这项研究对于理解和解决实际生产环境中的复杂优化问题，特别是在能源管理方面，具有重要的理论和实践意义。