复杂工程项目产品车间调度的多目标优化与NSGA-II求解

面向复杂工程项目型产品作业车间调度问题是一项关键的管理挑战，特别是在制造业中。本文由黄伟、阎春平、王星荣和许建平四位专家合作，基于重庆大学机械传动国家重点实验室的研究背景，他们聚焦于解决CEPP-JSP（复杂工程项目型产品作业车间调度问题）这一实际问题。CEPP-JSP的生产过程具有显著的特点，如成套性（即生产过程中涉及多个相关组件的一体化处理）、并行性（允许多个任务同时进行）、分散性（任务可能分布在多个工作中心）以及高柔性（灵活应对生产需求变化的能力）。为了有效管理和优化这样的生产流程，研究人员构建了一个多目标优化模型，这个模型旨在平衡多个目标，如生产效率、成本、资源利用率和响应时间。 他们采用了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II），这是一种强大的进化计算方法，用于求解复杂的优化问题。NSGA-II通过模拟自然选择和遗传机制，能够在满足多种性能指标的情况下找到一系列Pareto最优解，即无法进一步改善某一目标而不牺牲其他目标的解决方案。这种方法在处理CEPP-JSP时展现出优越的求解能力。 作者黄伟作为年轻的研究者，专注于智能制造系统与装备领域的研究，而阎春平教授则作为项目的主要负责人，除了智能制造，还关注绿色制造等领域。他们在文中强调了模型和算法的实用性，通过实例——某水轮机厂的10个作业车间调度，验证了他们的方法能够有效提高生产效率，降低运营成本，提升整体生产系统的竞争力。 关键词“复杂工程项目型产品”、“车间调度”、“非支配排序遗传算法”和“Pareto最优解”突出了论文的核心内容，表明了作者对于解决此类问题的独特视角和所采用的先进方法。这篇文章为复杂工程项目型产品的高效作业车间调度提供了理论支持和实践案例，对于制造业的智能化升级具有重要意义。