改进混沌烟花算法在多目标调度优化中的应用

"这篇论文研究了改进混沌烟花算法在多目标调度优化中的应用，特别是针对作业车间调度问题。研究者建立了一个多目标优化模型，旨在最小化完成时间、工件总延期时间和机器总空闲时间。他们提出了一种新的混沌烟花算法，利用逻辑自映射生成混沌序列来防止算法陷入局部最优，同时结合双元锦标赛和动态淘汰制来构建帕累托非劣解集。通过解决六个不同规模的标准问题，实验结果显示该算法在多目标作业车间问题的求解中表现出高精度和稳定性。" 本文是关于作业车间调度优化的研究，特别关注多目标优化。多目标优化是一种寻求在多个相互冲突的目标之间找到平衡的优化策略。在生产环境中，这些目标可能包括减少工件的完成时间以提高生产效率，减少工件的延期时间以满足客户的需求，以及最小化机器的空闲时间以充分利用资源。作者构建了一个涵盖这三个目标的数学模型。 为了优化这个多目标问题，研究者提出了一种改进的混沌烟花算法。混沌搜索是一种基于混沌理论的全局优化方法，能有效地探索解决方案空间，避免陷入局部最优。在本文中，通过逻辑自映射产生混沌序列，可以增加算法的探索性和全局寻优能力。混沌烟花算法结合了烟花爆炸和混沌搜索的特性，能够更广泛地搜索解决方案空间。 此外，为了构建帕累托非劣解集，该算法采用了一种双元锦标赛与动态淘汰机制的组合。帕累托最优解是指在不恶化任何目标的情况下，无法在其他目标上进一步改善的解，对于多目标优化问题至关重要。双元锦标赛策略用于比较和选择解，而动态淘汰机制则帮助维持解集的质量和多样性。 实验部分，研究者用该方法解决了六个不同规模的作业车间调度问题实例。结果证明，改进的混沌烟花算法在求解精度和稳定性方面均表现优秀，显示出其在处理实际生产调度问题时的有效性。 这篇研究提供了新的思路和工具，对于解决复杂的作业车间调度问题和多目标优化有重要的理论和实践意义。它展示了混沌理论和智能算法如何结合，以解决实际工业中的调度挑战，有助于提高生产效率和资源利用率。