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基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究
摘要：
本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度方法。通过分析大规模车间的复杂调度问题，提出了挑选适宜机器进行柔性制造，减少工艺配置、机器更换和工人训练等成本的绿色柔性作业车间调度模型。同时，改进人工蜂群算法，引入动态权重及局部搜索策略，减少算法陷入局部最优解的可能性，使得算法具有更好的全局搜索性能。实验结果表明该方法在处理多目标调度问题上具有较好的优化效果。
关键词：绿色柔性制造；车间调度；人工蜂群算法；动态权重；局部搜索
Abstract:
Thispaperproposesamulti-objectivegreenflexiblejobshopschedulingmethodbasedonimprovedartificialbeecolonyalgorithm.Byanalyzingthecomplexschedulingproblemsoflarge-scaleworkshops,agreenflexiblejobshopschedulingmodelisproposed,whichselectssuitablemachinesforflexiblemanufacturing,reducesthecostofprocessconfiguration,machinereplacementandworkertraining.Atthesametime,improvedartificialbeecolonyalgorithmisintroduced,suchasdynamicweightandlocalsearchstrategy,whichreducesthepossibilityofalgorithmfallingintolocaloptimalsolutionandhasbetterglobalsearchperformance.Theexperimentalresultsshowthatthemethodhasgoodoptimizationeffectindealingwithmulti-objectiveschedulingproblems.
Keywords:greenflexiblemanufacturing;shopscheduling;artificialbeecolonyalgorithm;dynamicweight;localsearch
一、引言
车间调度是车间生产管理的重要环节，关系到生产效率、成本和质量等方面。在大规模车间中，调度问题本身比较复杂，且很容易受到动态因素的影响。因此，如何针对复杂的车间调度问题，提出高效的调度方法是很有必要的。
近年来，绿色柔性制造的理念逐渐引起人们的关注。绿色柔性制造是指通过挑选适宜的机器进行柔性制造，减少工艺配置、机器更换和工人训练等成本，从而达到降低环境污染、提高生产效率和产品质量的目的。因此，在车间调度中，如何有效地运用绿色柔性制造技术，降低生产成本和环境污染，是一个重要研究问题。
人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm，简称ABC）是一种新兴的优化算法，具有较好的全局搜索能力和并行性。然而，在处理多目标优化问题时，ABC算法容易陷入局部最优解中。因此，在本文中，我们将针对多目标绿色柔性作业车间调度问题，提出一种基于改进人工蜂群算法的调度方法，以期达到更好的优化效果。
二、基于绿色柔性制造的多目标作业车间调度模型
多目标车间调度问题是指在车间中多个工件（或作业）之间存在紧前关系和由于机器设备的限制而形成复杂非线性约束的情况下，为了使车间中所有工件能够按时完成生产，将所有工件分配到车间中的各个机器上，并使得调度的多个目标函数都达到最优的问题。
在实际生产中，人们希望能够通过绿色柔性制造技术，减少机器更换、工人训练和成品库存等方面的成本，提高生产效率和产品质量。因此，本文在多目标车间调度问题的基础上，考虑到绿色柔性制造的需求，在车间调度中添加了如下约束条件和目标函数：
约束条件
（1）每个工件都必须完成生产，并且按照其紧前关系顺序进行处理；
（2）每个工件只能在一个机器上加工（或处理）；
（3）每个机器在一个时刻只能处理一个工件；
（4）某些工件可能具有紧急性需求，必须满足其截止日期。
目标函数
（1）最小化车间总加工时间
（2）最小化车间总晚工作时间
（3）最小化车间总使用成本
（4）最小化车间总能源消耗
（5）最小化车间排放量
（6）最小化车间的占地面积
三、基于改进人工蜂群算法的多目标作业车间调度方法
改进人工蜂群算法主要是通过引入动态权重以及局部搜索策略来提高算法的全局搜索性能。
动态权重
人工蜂群算法中，蜜蜂的粮食量（即适应度值）越高，被选中作为