流水車間成組工件調(diào)度問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001-90812012-12-01計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2012，32(12):3343－3346CODENJYIIDUhttp://www．joca．cn文章編號:1001－9081(2012)12－3343－04doi:10．3724/SP．J．1087．2012．03343流水車間成組工件調(diào)度問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法1*2楊開兵，劉曉冰(1．大連工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧大連116034;2．大連理工大學(xué)CIMS中心，遼寧大連116024)(*通信作者電子郵箱kaibingy@126．com)摘要:針對優(yōu)化

2、目標(biāo)是最小化全部提前/拖期和機(jī)器調(diào)整次數(shù)的多目標(biāo)流水車間成組工件調(diào)度問題，提出了一種改進(jìn)的變權(quán)重進(jìn)化算法結(jié)合延遲調(diào)整算法的聯(lián)合優(yōu)化方法。首先采用改進(jìn)的變權(quán)重進(jìn)化算法對加工排序進(jìn)行尋優(yōu);其次，在給定調(diào)度序列的情況下采用延遲調(diào)整算法對加工時刻進(jìn)行優(yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的算法能夠有效地求解該類問題。關(guān)鍵詞:提前/拖期;多目標(biāo)優(yōu)化;進(jìn)化算法;工件組調(diào)整;流水車間中圖分類號:TP301文獻(xiàn)標(biāo)志碼:AMulti-objectiveoptimizationalgorithmforflowshopschedulingwithfamilysetuptimes1*2YANGKai-bing

3、，LIUXiao-bing(1．CollegeofInformationScienceandEngineering，DalianPolytechnicUniversity，DalianLiaoning116034，China;2．CIMSCenter，DalianUniversityofTechnology，DalianLiaoning116024，China)Abstract:Theobjectiveoptimizationwastominimizetotalearliness/tardinessandnumberofsetupsatmachine．Ajointedalg

4、orithmtosolveproblemsbasedonControlWeightEvolutionaryAlgorithm(CWEA)andoptimizationalgorithmwaspresented．Firstly，theCWEAwasusedtodetermineschedulingsequencepreference．Secondly，akindofoptimizationalgorithmwasputforwardtoadjustthestartingtimefordeterminedscheduler．Thesimulationresultsshowtha

5、ttheeffectivenessoftheproposedalgorithminsolvingtheproblem．Keywords:earliness/tardiness;multi-objectiveoptimization;evolutionaryalgorithm;familysetup;flowshop［5］(StrengthParetoEvolutionaryAlgorithm，SPEA)、Pareto存檔0引言［6］進(jìn)化策略(ParetoArchivedEvolutionStrategy，PAES)、Pareto流水車間調(diào)度問題是一類重要的生產(chǎn)調(diào)度問題，傳統(tǒng)

6、的［7］適應(yīng)度遺傳算法(ParetoFitnessGeneticAlgorithm，PFGA)流水車間調(diào)度問題假設(shè)調(diào)整時間相對于加工時間是可忽略等。近年來，將遺傳算法與局部搜索結(jié)合用于多目標(biāo)組合優(yōu)的，或者將調(diào)整時間包含在加工時間中。然而，在實(shí)際制造環(huán)［8－9］化問題，受到了許多研究者的關(guān)注，同時，遺傳算法與各境中，當(dāng)調(diào)整時間占有相當(dāng)比例，且存在著多種類別的工件種混合算法的融合在多目標(biāo)流水車間調(diào)度中的應(yīng)用也取得了時，不但要考慮可分離的調(diào)整時間，還需考慮任務(wù)間的相似［10－12］一些成功。本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的變權(quán)重進(jìn)化算法并性。如機(jī)械行業(yè)的零部件加工過程中，待加工的工件往往有結(jié)

7、合工件的延遲調(diào)整算法，用來求解多目標(biāo)流水車間成組工多種類型，每種類型的工件包含若干數(shù)量，同類工件連續(xù)加工件調(diào)度問題，取得了滿意的效果。與現(xiàn)有文獻(xiàn)中隨機(jī)生成權(quán)時，其后的工件無需調(diào)整時間，不同類型的工件連續(xù)加工時，重方法不同，本文的權(quán)重在每次迭代中圍繞著預(yù)先定義的方其后的工件需要調(diào)整時間，此類問題可歸結(jié)為流水車間成組向向量變化，使算法在每一階段著力搜索Pareto前沿的特殊工件調(diào)度問題。區(qū)域，而不同的方向向量將引導(dǎo)搜索朝向Pareto前沿的不同總提前/拖期最小是準(zhǔn)時制生產(chǎn)方式下重要的優(yōu)化目標(biāo)，區(qū)域。因此，通過多階段進(jìn)化