基于元胞粒子群算法的柔性作业车间调度问题分析

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1、-摘要柔性作业车间调度问题(FlexibleJobshopSchedulingProblem,FJSP)由于减少了机器的约束，所以比传统作业车间调度问题的复杂性更高。柔性路径的特点使得这类问题的可行解范围增大，从而给问题的求解带来新的挑战。因此，寻找有效的方法对柔性作业车间调度问题进行求解具有重要的理论价值和应用意义。本文探讨了如何使用改进的元胞粒子群优化（CellularParticleSwarmOptimization,PSO)算法求解几类柔性作业车间调度问题，主要工作与创新点如下:（1）研究了具有确定加工时间的单目

2、标柔性作业车间调度问题。首先，针对FJSP问题的离散性特点，设计了该问题的编码与解码方法，在元胞粒子群算法基础上借鉴遗传算法中的交叉思想，设计了新的粒子位置信息更新公式，从而提出了一种求解单目标FJSP问题的离散元胞粒子群算法；然后，基于变邻域搜索算法，设计了高效的邻域结构，提出了求解单目标FJSP问题的混合元胞粒子群算法。数值试验表明，所提的混合元胞粒子群算法具有较好的收敛性与较高的求解精度。（2）研究了具有确定加工时间的多目标柔性作业车间调度问题。首先，考虑了机器利用率、加工成本、加工效率、交货期满意度等目标，建立了

3、多目标柔性作业车间调度问题模型。然后，基于Pareto思想，提出了该问题的适应度分配策略、选择策略、精英策略、多样性保持策略等策略，设计了一种高效求解多目标柔性作业车间调度问题的混合元胞粒子群算法。通过对比与分析，验证了多目标混合元胞粒子群算法的有效性。（3）研究了具有区间加工时间的多目标柔性作业车间调度问题。首先，针对JIT生产模式下的柔性作业车间调度问题，以机器总负荷最小和提前/拖期总惩罚最小为目标，建立了具有区间加工时间的多目标柔性作业车间调度问题模型；然后，根据区间调度问题的特点，在解码、适应度值比较方面对元胞粒

4、子群算法进行了改进研究；最后，通过仿真测试，验证了多目标混合元胞粒子群算法的有效性。关键词：柔性作业车间调度问题混合元胞粒子群多目标优化不确定加工时间----II万方数据----AbstractDuetomachineconstraint,flexiblejobshopschedulingproblemismuchmore complexthantraditionaljobshopschedulingproblem.Thisnewfeatureoftheflexible routesenlargestherangeoft

5、heavailablesolutionsfortheflexiblejobshopscheduling problemsandbringsnewchallengestothegivenproblems.Thus,seekingtheeffective methodsusedtosolveflexiblejobshopschedulinghasimportanttheoreticalandapplied significance.Thispapermainlydiscussestheapplicationofthecell

6、ularparticleswarm optimization(CPSO)algorithmonseveralclassesofflexiblejobshopschedulingproblems, themainworkandinnovationsareasfollows:(1)Thispaperstudiesthesingleobjectiveflexiblejobshopschedulingproblemwith certainprocessingtime.First,aimingatthediscretecharac

7、teristicofflexiblejobshop schedulingproblem,wedesignthecodinganddecodingmethodoftheproblem.weusethe crossofGeneticAlgorithmbasedoncellularparticleswarmoptimizationalgorithm,and designanewlocationinformationupdateformulaofparticle,soastoputforwarda discretecellula

8、rparticleswarmoptimizationalgorithminsolvingthesingleobjective flexiblejobshopschedulingproblem.Then,throughdesigningefficientneighborhood structurebasedonbasi