层次化柔性分布式车间调度：目标级联法与粒子群算法结合

"基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度 (2012年)" 这篇2012年的自然科学论文探讨了在面对传统单车间调度优化无法适应分布式车间调度优化挑战的情况下，如何利用目标级联法和粒子群算法来构建一个层次化的柔性分布式车间调度优化模型。论文作者黄英杰和姚锡凡来自华南理工大学机械与汽车工程学院。 在该模型中，设计了两个层次：生产计划层和车间调度层。生产计划层主要负责零件的分配，确保每个车间得到适当的加工任务，而车间调度层则专注于零件的加工路线规划，旨在提高生产效率和资源利用率。这种分层结构允许更灵活和精确的决策，以适应复杂多变的生产环境。 粒子群优化算法是一种启发式搜索技术，源自模拟鸟群或鱼群的集体行为，用于全局优化问题。在此应用中，粒子群算法被用来寻找最优的零件分配和加工路径方案，它能够通过迭代过程逐步改进解决方案，以达到最佳的调度效果。 以两个柔性制造车间的调度优化问题为例，论文展示了该模型的有效性。实验结果显示，所提出的模型成功地实现了将加工零件合理分配至各车间，并优化了零件的加工路径，从而提升了整个分布式车间系统的调度效率。 关键词包括目标级联法、分布式车间计划与调度、粒子群算法，表明该研究集中在这些核心领域。论文分类号TH165属于机械工程范畴，文献标志码A则标识其为原创性科研论文。文章编号1672-7207(2012)01-0151-08提供了具体的文献引用信息。 这项工作为解决柔性分布式车间调度问题提供了一个创新且实用的方法，结合了目标级联法的逻辑分析能力和粒子群算法的高效优化能力，对于现代制造业的生产计划与调度有着重要的理论与实践价值。