基于MOMA的可重入混合流水车间调度问题研究

摘要：

针对可重入制造系统多具有多品种、大规模、混流生产等特点,构建带批处理机的可重入混合流水车间调度问题(reentrant hybrid flow shop scheduling problem with batch processors,BP-RHFSP)模型,提出一种改进的多目标蜉蝣算法(multi-objective mayfly algorithm,MOMA)进行求解.提出了单件加工阶段和批处理阶段的解码规则;设计了基于Logistic混沌映射的反向学习初始化策略、改进的蜉蝣交配和变异策略,提高了算法初始解的质量和局部搜索能力;根据编码规则设计了基于变邻域下降搜索的蜉蝣运动策略,优化了种群方向.通过对不同规模大量测试算例的仿真实验,验证了MOMA相比传统算法求解BP-RHFSP更具有效性和优越性.所提出的模型能够反映生产的基础特征,达到减少最大完工时间、机器负载和碳排放的目的.

关键词：可重入混合流水车间、生产调度、批处理、蜉蝣算法、碳排放

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6;TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金52075401

在线出版日期：2024-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：131-148