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题名多因素柔性作业车间绿色调度的改进进化算法
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作者
王建华
吴传宇
许莉萍
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机构
江苏大学管理学院
合肥工业大学管理学院
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出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第6期1954-1962,共9页
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基金
国家社会科学基金重点项目(23AGL032)。
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文摘
针对考虑设置与运输时间约束且机器加工速度可变的多因素柔性作业车间绿色调度问题(MFJGSP-STVS),构建以完工时间与能源消耗为优化目标的数学模型,并提出一种改进的多目标进化算法(EMoEA)求解该问题。该算法采用三层整数编码方式,在解码中使用机器空闲时间优先(MIP)规则和开关机策略(TOF)优化目标,利用全局搜索(GS)等启发式规则生成初始种群;为了加快算法收敛,基于非支配分层思想设计一种聚类交叉方式;为防止算法过早收敛而陷入局部最优,采用衍生策略扩散非支配解集,通过基于关键路径的自适应局部搜索策略进一步强化算法探索解空间的能力。仿真实验结果表明,与原始的多目标进化算法相比,EMoEA中的每个设计都有更优的超体积(HV)与逆世代距离(IGD)指标;与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合Jaya(HJaya)算法相比,EMoEA在HV与IGD这2个指标上占据优势,且收敛较快,在大多数实例中都获得最优的目标值。可见,EMoEA性能更好,能有效地解决MFJGSP-STVS,为企业提供高质量的调度方案。
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关键词
设置与运输时间
机器可变加工速度
柔性作业车间绿色调度
聚类交叉
衍生策略
自适应局部搜索
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Keywords
setup and transportation time
machine variable processing speed
flexible job shop green scheduling
cluster crossover
derivation strategy
adaptive local search
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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