基于改进多目标水母算法的低碳柔性作业车间调度方法

作者：张亮,王妮娅,毛剑琳,等. 日期：2023-09-20/span> 浏览：349 查看PDF文档

摘要:针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其次,使用了一种基于完工时间和机器负荷均匀分布的初始化方式,有效地提升了初始种群的质量;考虑到连续水母算法在求解离散问题时存在效率低等问题,设计了离散水母算法,提出了基于Pareto等级的被动运动方式,进一步提高了搜索效率,引入了学习的概念引导种群向Pareto前沿移动;最后,为了验证多目标改进水母算法在求解柔性作业车间调度的有效性,与NSGAII算法进行了仿真实验对比。实验结果表明:利用该算法求解MK06算例完工时间为76、机器负荷为424、能耗为565.8支配的NSGAII的结果,解的质量整体较高。研究结果表明:采用均匀分布初始化方式以及学习型引导的离散化水母算法,其初始种群分布均匀、收敛速度快、解的质量高,具有较强的寻优能力,能够有效地处理多目标柔性作业车间调度问题。

关键词:柔性作业车间调度问题;改进多目标水母搜索算法;变邻域搜索;学习型水母算法;Pareto;时间控制函数

中图分类号:TH165;TP18文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)07-1086-07

本文引用格式:

张亮,王妮娅,毛剑琳,等.基于改进多目标水母算法的低碳柔性作业车间调度方法［J］.机电工程,2023,40(7):1086-1092.

ZHANG Liang, WANG Ni-ya, MAO Jian-lin, et al. Low carbon flexible job shop scheduling based on improved multiobjective jellyfish search algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(7):1086-1092.