遗传算法解决差异工件并行批调度问题

"差异工件并行批调度问题中遗传算法研究" 在并行批处理机的调度领域，差异工件的存在使得问题复杂性显著增加。差异工件指的是每个工件有不同的尺寸和到达时间，这样的情况在实际生产环境中非常常见。针对这一问题，遗传算法作为一种强大的全局优化工具被引入来寻求有效的解决方案。 首先，为了建立问题的基础，文章提出了一个数学规划模型。这个模型是基于对问题的假设构建的，它考虑了工件的尺寸、到达时间以及并行批处理机的工作特性。通过数学建模，可以量化各种决策变量，如作业分配、批处理大小和调度顺序，以最小化总体完成时间或最大化吞吐量等目标。 接着，为了初步处理工件的排序和分批，文章采用了两种方法：BF（Best Fit）和ERT-LPT（Earliest Release Time - Longest Processing Time）。BF方法倾向于将较小的工件放入同一批次，以减少批处理机的空闲时间；而ERT-LPT方法则优先考虑最早释放时间和最长处理时间的组合，以优化作业的启动时机。 鉴于这个问题被归类为NP-Hard，意味着没有已知的多项式时间算法能够保证找到最优解，因此需要一种能够快速逼近近似最优解的方法。遗传算法在这种情况下显得尤为适用。遗传算法模拟了生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作来迭代地改进解决方案。文章中设计了针对差异工件并行批调度问题的特定选择、交叉和变异策略，这些策略旨在更好地适应问题的特性，例如考虑工件的尺寸差异和到达时间约束。 在算法设计完成后，作者进行了仿真实验，与传统的调度策略进行了比较，以验证新算法的有效性和效率。实验结果证明，提出的遗传算法能够在保持合理计算时间的同时，提供接近最优或优于传统方法的调度结果，从而降低了总体完成时间，提高了系统的生产力。 该研究通过深入探讨差异工件的并行批处理机调度问题，展示了遗传算法在解决这类复杂优化问题中的潜力。这一工作对于工业界和学术界的生产调度优化具有重要的参考价值，特别是在需要处理大量工件和有限资源的制造环境中。