基于遗传算法和邻域搜索的流水车间多目标调度问题研究  

作　　者：李泰新 刘鑫强 

机构地区：[1]东北财经大学,辽宁大连116025

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第2期65-67,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：辽宁省社会科学规划基金项目,“新兴智能调度管理下辽宁石化企业生产效率提升机制研究”,项目号:L22BGL021。

摘　　要：在现代制造业中,生产调度是提高生产效率和降低成本的重要环节。流水车间调度问题(FSSP)研究在有限的时间和资源条件约束下,合理安排各项任务的执行顺序,优化特定的目标,例如,使得总完工时间、总流动时间等指标达到最优。基于遗传算法求解最优调度方案。为提升调度性能,同时选择最大完工时间和总流动时间作为多目标对问题进行求解,在遗传算法中引入两种交叉操作和变异操作,以对比不同组合之间的表现,引入邻域搜索模块,提高个体质量。最后输出了增加邻域搜索模块前后的对比甘特图。实验结果表明,针对FSSP,多点交叉和标准变异组合的性能最好;增加邻域搜索模块后,单点交叉和多点变异组合的性能最好。

关 键 词：遗传算法 流水车间调度问题 最大完工时间 总流动时间 邻域搜索 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]