改进混合多目标蚁群算法求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度问题
Improved hybrid multi-objective ant colony optimization for flexible Job-Shop scheduling problem with transportation time and setup time
郑州航空工业管理学院 a. 管理工程学院; b. 航空宇航学院, 郑州 450046
摘要
柔性作业车间调度问题是一类重要的组合优化问题，实际生产过程中，产品搬运、机床换模、更换刀具等间接加工活动中存在运输时间和调整时间，会对生产周期产生影响。研究了同时考虑运输时间和调整时间的柔性作业车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总负载、机器关键负载和工件的交货期惩罚值为目标的数学模型，并提出一种改进的混合多目标蚁群算法。结合问题特征和算法特点设计了一种分布式编码方式，采用改进蚁群算法分别搜索各优化目标的最优调度方案，针对调度方案集进行非支配排序选择，为了提高算法的搜索精度，提出了突变和靠拢操作。最后通过基准实例和生产实例进行仿真实验，并与改进遗传算法、MOGATS算法进行对比，实验结果表明提出的改进混合多目标蚁群算法是有效和可行的。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1904167)
河南省高校科技创新团队(21IRTSTHN018)
郑州航院研究生教育创新计划基金资助项目(2022CX22)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0546
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3690-3695
文章编号: 1001-3695(2023)12-026-3690-06
发布历史
[2023-01-04] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
张国辉, 闫少峰, 陆熙熙, 等. 改进混合多目标蚁群算法求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度问题 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3690-3695. (Zhang Guohui, Yan Shaofeng, Lu Xixi, et al. Improved hybrid multi-objective ant colony optimization for flexible Job-Shop scheduling problem with transportation time and setup time [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3690-3695. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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