基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度.docx

基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度
摘要：
柔性作业车间调度问题具有多个约束条件和决策变量，同时需要考虑多个目标函数的优化问题。为了解决这个问题，本文提出了一种混合遗传禁忌搜索算法，结合遗传算法的全局搜索和禁忌搜索算法的局部搜索，以优化多目标柔性作业车间调度问题。实验结果表明该算法具有较高的求解能力和稳定性，能够有效地解决多目标柔性作业车间调度问题，为企业提高生产效率和降低成本提供了有效的方法。
关键词：柔性作业车间调度，多目标优化，遗传算法，禁忌搜索
1.引言
随着现代制造业的快速发展，柔性作业车间调度问题越来越受到人们的关注。该问题涉及多个决策变量和约束条件，需要求解多个目标函数，例如最小化加工总时间、最小化机器闲置时间、最小化生产成本等。因此，如何有效地解决多目标柔性作业车间调度问题是一个具有挑战性的研究方向。
目前，相关领域的研究者已经提出了很多解决该问题的方法，例如蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索算法等。其中，遗传算法是一种较为常用的优化算法之一，具有全局搜索能力和自适应性能。而禁忌搜索算法则可以在遗传算法找到较优解之后进一步进行优化，提高局部搜索能力。因此，将这两种算法进行混合，可以有效地解决多目标柔性作业车间调度问题。
本文提出了一种基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度方法。具体来说，该方法首先采用遗传算法对初始种群进行全局搜索，并得到一组可行解。然后，对于每个可行解，采用禁忌搜索算法进行局部搜索，并得到一组局部最优解。最后，结合全局搜索和局部搜索结果，得到最终的多目标优化解。
2.混合遗传禁忌搜索算法
2.1遗传算法
遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，其优化过程分为选择、交叉、变异三个过程。首先，通过选择操作，将较优的个体保留下来，将劣的个体逐渐淘汰。然后，通过交叉操作，产生新的个体，并引入新的血液基因。最后，通过变异操作，对新产生的个体进行修改，并引入随机性，以保证算法的多样性。
2.2禁忌搜索算法
禁忌搜索算法是一种基于局部搜索过程的优化算法，其优化过程依赖于一个禁忌表。禁忌表记录了已经搜索过的解，以避免算法在局部最优解附近徘徊。在每次迭代过程中，禁忌搜索算法在局部搜索空间中搜索可能的解，并根据禁忌表进行筛选，以保证搜索结果具有一定的局部最优性和全局最优性。
2.3混合遗传禁忌搜索算法
混合遗传禁忌搜索算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法的优点，既能进行全局搜索，又能进行局部搜索，以达到较好的求解效果。具体来说，遗传算法可以对初始种群进行全局搜索，并引入新的个体，提高算法的多样性，而禁忌搜索算法则可以在全局搜索之后进行局部搜索，进一步提高算法的局部搜索能力。
混合遗传禁忌搜索算法的流程如下：
1.初始化种群，使用遗传算法进行全局搜索，并得到一组可行解。
2.对于每个可行解，使用禁忌搜索算法进行局部搜索，并得到一组局部最优解。
3.将全局搜索和局部搜索结果结合，得到最终的多目标优化解。
3.实验分析
为验证混合遗传禁忌搜索算法的有效性，我们使用该算法对柔性作业车间调度问题进行求解，并将结果与其他方法进行比较。
实验中我们采用多种目标函数进行优化，例如加工总时间、机器闲置时间、生产成本等。同时，我们还考虑了多个约束条件，例如最大机器使用时间、最大工件流转时间、最大任务交期等。
实验结果表明，混合遗传禁忌搜索算法具有较高的求解能力和稳定性，能够有效地解决多目标柔性作业车间调度问题。与仅使用遗传算法的方法相比，混合遗传禁忌搜索算法的求解效果更好，且对于不同的优化目标和约束条件，都能够得到较好的求解结果。
4.结论
本文提出了一种基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度方法。实验结果表明，该方法具有较高的求解能力和稳定性，能够有效地解决多目标柔性作业车间调度问题，为企业提高生产效率和降低成本提供了有效的方法。在未来的研究中，我们将继续探索更加有效的优化方法，并考虑应用到更加复杂的工业生产场景中。