混合约束柔性流水车间调度：粒子群优化算法的应用

"解决具有混合约束柔性流水车间调度问题的粒子群优化算法" 本文主要探讨的是在处理具有混合约束的柔性流水车间调度问题时，如何运用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来寻找有效解决方案。在实际工业生产中，柔性流水车间调度问题是一个复杂的优化问题，它涉及到多种工件约束，如阻塞限制和无等待约束。这种问题的难点在于如何合理安排生产顺序和机器分配，以最小化总体完成时间或最大化生产效率。 作者张其亮和陈永生提出了一种基于离散粒子群优化的求解策略。他们采用基于排列的编码方式来表示解空间，这使得问题的复杂性得以简化。在解码过程中，他们设计了一种推进-迭代算法，用于计算目标函数值，即整个生产过程的总成本或完成时间。PSO算法则在此基础上进行全局优化，寻找全局最优解。为了增强算法的局部搜索能力，他们引入了迭代贪婪（IG）算法，通过迭代地调整个体的解，以更好地接近最优解。 针对混合约束的特点，作者还提出了两种机器分配策略：最早释放优先（FRF）和最早完工优先（FCF）。FRF策略考虑工件最早可以开始加工的时间，优先分配给最早可以启动的机器，以减少等待时间；而FCF策略则关注于尽快完成任务，选择能使工件最早完成的机器。这两种策略结合PSO和IG算法，旨在提高整体调度的效率和合理性。 通过仿真实验，该方法在解决混合约束下的柔性流水车间调度问题上表现出可行性及有效性，能够有效地降低总体完成时间，提升生产效率。实验结果证明了所提算法对于解决此类问题的优越性，并为实际生产环境中类似问题的解决提供了理论支持。 关键词：柔性流水车间调度问题，阻塞限制，无等待，粒子群优化算法 中图分类号：TP312 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2013）11-3253-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2013.11.011