基于混合平衡优化器算法的多目标柔性作业车间多重动态调度研究

面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响,构建以紧急订单和机器故障为扰动因素,以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件,并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量;通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作,提高算法解集的广泛性和多样性;通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群,防止种群陷入局部最优;通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。...

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Bibliographic Details
Published in工业工程 Vol. 26; no. 5; pp. 78 - 88
Main Authors 秦红斌, 孔仁杰, 常永顺, 李晨晓
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广东工业大学 01.10.2023
武汉理工大学 机电工程学院,湖北 武汉 430070
随州武汉理工大学工业研究院,湖北 随州,441300%武汉理工大学 机电工程学院,湖北 武汉 430070
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ISSN1007-7375
DOI10.3969/j.issn.1007-7375.2023.05.009

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Summary:面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响,构建以紧急订单和机器故障为扰动因素,以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件,并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量;通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作,提高算法解集的广泛性和多样性;通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群,防止种群陷入局部最优;通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。
ISSN:1007-7375
DOI:10.3969/j.issn.1007-7375.2023.05.009