【车间调度】基于遗传算法和随机重启爬坡的高柔性作业车间调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代制造业向智能化、定制化转型的背景下，高柔性作业车间（Highly Flexible Job Shop，HFJS）凭借其多机床兼容加工（同一工序可由多台设备完成）、工艺路径灵活（工件加工工序可动态调整）等特性，成为应对小批量、多品种生产需求的核心模式。然而，这种柔性也带来了调度难题：工序与设备的组合爆炸式增长、生产扰动（如设备故障、紧急订单）频发，传统调度方法难以在有限时间内找到最优方案。本文提出一种遗传算法（Genetic Algorithm，GA）与随机重启爬坡（Random Restart Hill Climbing，RRHC）融合的混合优化策略，以最大化设备利用率、最小化最大完工时间（Makespan）为目标，提升高柔性作业车间的调度效率与鲁棒性。

高柔性作业车间调度的核心挑战

高柔性作业车间与传统作业车间的核心差异在于 “柔性”，主要体现在两方面：

• 设备柔性：同一工序可选择的设备集合非空（如工件 A 的钻孔工序可由机床 M1、M3 或 M5 完成）；

• 工艺柔性：部分工件的加工工序顺序可调整（如先铣后磨或先磨后铣，取决于材料特性）。

这种柔性导致调度问题的复杂度呈指数级上升，具体挑战包括：

1.1 组合优化空间庞大

以包含 10 个工件、每个工件 5 道工序、每道工序可选 3 台设备的场景为例，仅设备分配的组合数就达

350

，远超传统调度问题的求解范围。若叠加工序顺序的柔性，优化空间将进一步扩大，传统精确算法（如分支定界法）难以在合理时间内收敛。

1.2 多目标冲突与动态扰动

调度目标往往相互制约：缩短完工时间可能导致设备负荷不均，而均衡负荷又可能延长生产周期。此外，设备突发故障、原材料延迟等动态扰动，要求调度方案具备快速调整能力，否则将造成生产停滞。

1.3 解的质量与求解效率平衡

高柔性场景下，简单启发式算法（如最短加工时间优先）易陷入局部最优，而复杂智能算法虽能找到更优解，但计算耗时过长，无法满足实时调度需求。

针对这些挑战，遗传算法的全局搜索能力与随机重启爬坡的局部优化优势形成互补，为高柔性作业车间调度提供了高效解决方案。

遗传算法：全局搜索的 “种群进化” 策略

遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，从随机初始解群中迭代筛选出最优解，适合处理高维度、多峰值的组合优化问题。在高柔性作业车间调度中，其核心在于编码方式设计与遗传算子适配。

2.1 染色体编码与解码

采用两层编码结构描述调度方案，兼顾工序顺序与设备选择：

• 第一层（工序编码）：用工件号序列表示工序加工顺序。例如，序列 “1-2-1-3” 表示先加工工件 1 的第 1 道工序，再加工工件 2 的第 1 道工序，接着加工工件 1 的第 2 道工序，最后加工工件 3 的第 1 道工序（重复出现的工件号对应不同工序）。

• 第二层（设备编码）：与工序编码一一对应，每个位置的数值表示该工序选择的设备。例如，设备编码 “3-1-2” 表示工件 1 的第 1 道工序用设备 M3，工件 2 的第 1 道工序用设备 M1，工件 1 的第 2 道工序用设备 M2。

解码过程通过甘特图生成实现：根据工序编码确定加工顺序，结合设备编码分配加工设备，按 “工序最早可用时间” 原则计算各工序的开工 / 完工时间，最终得到 Makespan。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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