多目标混合遗传算法解决柔性作业车间调度

"这篇论文是2010年中国机械工程期刊第21卷第4期发表的研究，由吴秀丽、李苏剑和杜彦华共同完成，主要探讨了柔性作业车间在多品种小批量生产环境下的调度算法。研究中提出了一个多目标混合遗传算法（MIGA），该算法旨在同时解决机器分配和工序调度这两个关键问题，以优化生产效率和降低成本。" 文章的核心内容是设计了一种改进的遗传算法，即多目标混合遗传算法（MIGA），用于处理柔性作业车间面临的复杂调度挑战。在传统的遗传算法基础上，MIGA通过随机权重法来处理多目标优化问题，将多个目标转化为单一目标，从而简化优化过程。同时，算法中融入了精英保留策略，这一策略能保持优秀个体在进化过程中的优势，有助于算法更快地收敛到最优解。 为了增加种群的多样性，MIGA还结合了小生境技术，这是一种模拟自然生态系统中物种多样性的方法，能够防止算法过早陷入局部最优。此外，MIGA采用了扩展工序编码，这意味着每个调度批都可以根据最大完工时间（Makespan）和安装准备成本两个标准进行解码，以确保整体调度方案的优化。 论文最后通过一系列标准算例验证了MIGA的有效性，表明该算法在解决柔性作业车间的多品种小批量调度问题上表现出色，能够有效地平衡生产效率与成本，对于实际工业生产具有重要的指导意义。 关键词包括：柔性作业车间、多品种小批量生产、调度、多目标混合遗传算法以及调度批。此研究属于工程技术领域，特别是自动化与优化调度的细分方向，对于制造业提升生产效率、降低运营成本有重要参考价值。