模糊分布式两阶段混合流水车间调度：建立时间和协同变量搜索

“带有建立时间的模糊分布式两阶段混合流水车间调度问题：协同变量搜索” 这篇研究论文探讨了在带有建立时间的模糊分布式两阶段混合流水车间调度问题中，如何通过协同变量搜索（Collaborative Variable Search, CVS）来优化调度方案。在多工厂环境中，分布式调度已受到广泛关注。然而，以往的研究往往忽视了不确定性因素，这可能导致所得到的调度方案效率低下。本文针对这一问题，提出了一个创新的方法，将注意力集中在存在序列依赖设置时间（Sequence-Dependent Setup Times, SDST）的两阶段混合流水车间上，这是一个在单个工厂中常被研究但在多个工厂中处理较少的约束条件。 CVS 是一种旨在同时优化总一致性指数和模糊完成时间（Makespan）的优化策略。该方法利用七种不同的邻域结构和两种全局搜索算子，在两个合作的变量搜索部分中生成高质量的解决方案。这种方法的独特之处在于它能够处理模糊环境中的不确定性，建立时间的模糊性使得调度更具挑战性，而CVS的目标就是在这个复杂环境中找到最优解。 实验结果表明，CVS方法在处理这种复杂调度问题时展现出显著的优势。通过对不同场景的模拟和计算，CVS能够生成更有效的调度计划，提高了生产效率和系统整体性能。这为实际工业生产环境中的分布式调度提供了新的理论支持和实用工具，有助于在面临不确定性和复杂性的环境下做出更优决策。 这篇研究论文深入研究了带有建立时间的模糊分布式两阶段混合流水车间调度问题，并提出了一种创新的协同变量搜索算法。该算法不仅考虑了实际生产环境中的不确定因素，还通过优化算法设计提高了调度效率，对于提升多工厂协作的生产管理具有重要的理论与实践价值。