基于改进人工鱼群算法的预制构件资源约束生产调度优化【附代码】-优快云博客

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（1）在预制构件生产调度的实际运行中，多目标、多约束的复杂性使得传统的经验式排产方式难以满足现代化生产的需求。尤其是在装配式建筑快速发展的背景下，预制构件的生产不仅需要保证工期的准时交付，还需兼顾生产成本、资源利用率以及能源消耗等多个维度的综合优化。本文所研究的生产调度问题聚焦于典型的流水车间环境，该环境包含了模具准备、钢筋绑扎、混凝土浇筑、蒸汽养护、脱模堆放等多个关键工序。其中，蒸汽养护环节作为影响生产周期的核心步骤，通常需要在特定温度和湿度条件下持续一定时间，且养护窑的容量有限，形成了典型的并联机资源约束。同时，不同构件的养护时间差异较大，导致养护设备的占用情况复杂，极易形成生产瓶颈。此外，劳动力作为生产过程中不可或缺的柔性资源，其数量有限且技能水平存在差异，如何在不同班组、不同工序之间进行合理分配，直接影响到生产线的连续性和整体效率。缓冲区的设置则用于协调前后工序之间的节拍差异，避免因工序等待造成的生产停滞，但其容量同样受到车间物理空间的限制。因此，在建立优化模型时，必须将劳动力配备、缓冲区容量、养护设备并联运行等现实约束纳入考量，构建一个能够真实反映生产现场复杂情况的数学模型。该模型以最小化总成本为核心目标，而总成本由三部分构成：一是生产成本，主要涵盖原材料消耗、设备折旧与能源费用，其大小与生产过程的连续性、设备利用率直接相关；二是存储成本，即构件在完成某一工序后因后续工序未准备好而需在缓冲区暂存所产生的费用，存储时间越长，成本越高；三是延误成本，当构件未能按计划时间完成并交付时，将产生违约金或影响后续施工进度，这部分成本往往具有较高的惩罚权重。通过将这三项成本加权求和，形成一个综合性的目标函数，从而实现对生产调度方案的全面评价。在约束条件方面，模型严格遵循工序的先后顺序，确保每道工序在前序工序完成且资源可用的情况下才能开始；同时，对劳动力的分配进行动态跟踪，避免同一工人在同一时间被分配到多个任务中；对于缓冲区，则设定其最大存储容量，超出容量时需暂停前道工序的产出，直至有空位释放。通过上述建模过程，本文构建了一个高度贴近实际生产的调度优化框架，为后续算法的设计与求解提供了坚实的理论基础。

（2）针对传统智能算法在解决离散型组合优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，本文提出了一种融合人工鱼群算法（AFSA）与遗传算法（GA）优势的混合优化策略，并在此基础上进行了多项关键性改进。人工鱼群算法源于对鱼类觅食行为的模拟，具有较强的全局搜索能力，尤其适用于复杂空间中的多峰优化问题。然而，标准的人工鱼群算法在处理离散型决策变量时面临编码困难，因其原始设计基于连续空间的向量运算，难以直接应用于生产调度中诸如工件排序、资源分配等典型的离散决策问题。为此，本文引入“最大排列值法”对离散解进行编码转换，即将每一个调度方案表示为一组实数向量，通过排序规则将实数大小映射为工件的加工顺序，从而在不改变算法结构的前提下实现了离散问题的连续化处理。例如，在确定各预制构件的生产序列时，为每个构件赋予一个随机生成的实数值，然后按照这些值的大小进行升序排列，所得顺序即为实际的加工顺序。这种编码方式不仅保留了人工鱼群算法在连续空间中移动的优势，还有效避免了传统二进制或整数编码带来的运算复杂性。在此基础上，为进一步提升算法的搜索效率与精度，本文对人工鱼群算法的核心参数——步长和视野范围——进行了自适应改进。传统算法中，这两个参数通常设定为固定值或简单线性递减，缺乏对搜索进程的动态响应能力。本文采用高斯衰减函数对步长和视野进行调控，使其随着迭代次数的增加而呈非线性平滑下降趋势。高斯函数的特性决定了其初期衰减较慢，有助于保持较大的搜索范围，增强全局探索能力；而后期衰减加快，促使算法快速收敛至最优区域，提升局部开发效率。具体而言，在算法运行初期，人工鱼以较大的视野探测周围环境，寻找食物浓度较高的区域，模拟为在解空间中广泛探索潜在优质解；随着迭代推进，视野逐渐缩小，步长也随之减小，人工鱼开始在局部范围内精细搜索，逐步逼近最优解。此外，针对算法在进化过程中可能出现的无效编码问题——如因随机移动导致工序顺序冲突、资源超配或违反工艺约束等情况——本文设计了一套编码修正机制。每当生成一个新的候选解后，系统自动检测其是否满足所有约束条件，若发现冲突，则通过工序重排、资源再分配或时间调整等方式进行修复，确保所有人工鱼所代表的解均为可行调度方案。这一机制显著提高了算法的稳定性与实用性，避免了无效搜索带来的计算资源浪费。为进一步增强算法的局部搜索能力，本文在人工鱼群算法的迭代过程中嵌入遗传算法的交叉与变异操作，形成一种动态切换机制。当算法检测到连续若干代种群多样性下降、最优解停滞不前时，判定其已进入局部收敛状态，此时暂停人工鱼群的觅食、聚群与追尾行为，转而启动遗传操作：从当前种群中选择若干优质个体进行交叉重组，生成新解，并通过变异引入随机扰动，打破当前的搜索僵局。经过若干代遗传演化后，再切换回人工鱼群模式，继续执行群体智能搜索。这种双算法协同机制充分发挥了AFSA的全局探索优势与GA的局部精细搜索能力，实现了“广度”与“深度”的有机结合，显著提升了算法的整体寻优性能。

（3）为验证所提出模型与算法的实际有效性，本文选取山东省某大型装配式建筑企业的真实生产数据作为案例进行实证分析。该企业主要生产各类预制墙板、叠合板、楼梯及阳台等构件，日均订单量超过50项，生产线采用多条并行流水线结构，配备多个蒸汽养护窑和有限的劳动力班组。实验选取一周内的典型订单集作为测试样本，共包含60个不同类型的预制构件，涉及3类模具、4个养护窑、5个劳动力班组及2个中间缓冲区。所有构件需经过6道主要工序，各工序的加工时间、资源需求及工艺约束均来自企业MES系统的实际记录。在MATLAB R2023a平台上编写算法程序，设置种群规模为100，最大迭代次数为500，视野范围初始值为30，步长初始值为2.5，拥挤度因子为0.618，遗传操作触发阈值为连续20代最优解无改进。算法运行后，经过约12分钟的计算时间，获得最优调度方案，其对应的总成本为87,432元，较企业当前实际排产方案的96,815元降低了9.7%。进一步分析成本构成发现，生产成本由原来的48,200元降至45,600元，主要得益于设备利用率提升和能源消耗优化；存储成本从26,500元下降至22,800元，反映出缓冲区占用时间缩短、流转效率提高；延误成本由22,115元大幅削减至19,032元，表明交付准时率显著提升。为全面评估算法性能，本文还与基本人工鱼群算法、标准遗传算法及粒子群算法在相同实例上进行了对比测试。实验结果显示，基本AFSA在迭代初期收敛较快，但约在第180代后陷入停滞，最终解的成本为91,245元，高于改进算法4.3%；标准GA虽能持续优化，但收敛速度较慢，直至第400代才趋于稳定，最终成本为89,670元，仍比改进算法高出2.5%；PSO算法则因早熟问题严重，最优解质量最差，达到93,108元。从收敛曲线观察，改进算法在前100代内迅速逼近优质解区域，且在整个迭代过程中未出现明显震荡或停滞，表现出良好的稳定性与鲁棒性。此外，通过对最优调度方案的甘特图分析可见，各生产线的负荷更加均衡，养护窑的空闲时间减少，劳动力在不同班次间的分配更为合理，未出现集中加班或闲置现象。缓冲区的使用率维持在75%-85%的合理区间，既避免了溢出风险，又保障了工序衔接的顺畅。这些结果充分证明，本文提出的改进人工鱼群算法不仅在目标函数值上优于传统方法，而且在调度方案的可执行性与资源协调性方面也展现出显著优势。


% 参数初始化
maxGen = 500;          % 最大迭代次数
sizeFish = 100;        % 人工鱼群规模
visual = 30;           % 初始视野
step = 2.5;            % 初始步长
tryNumber = 5;         % 尝试次数
delta = 0.618;         % 拥挤度因子
q = 0.98;              % 高斯衰减系数

% 编码与解码函数
function code = encodeSequence(seq)
    n = length(seq);
    code = zeros(1, n);
    for i = 1:n
        code(i) = seq(i) + rand * 0.001;  % 添加微小扰动避免重复
    end
end

function seq = decodeCode(code)
    [~, idx] = sort(code);
    seq = idx;
end

% 自适应参数调整
function [newVisual, newStep] = adaptParams(gen, maxGen, initVisual, initStep, q)
    ratio = gen / maxGen;
    decay = exp(-q * ratio^2);  % 高斯衰减函数
    newVisual = initVisual * decay;
    newStep = initStep * decay;
end

% 觅食行为
function newFish = forage(fish, food, visual, step, bound)
    if rand < food
        % 向食物浓度高的方向移动
        direction = food - fish;
        normDir = norm(direction);
        if normDir > visual
            direction = direction / normDir * visual;
        end
        move = direction * rand * step;
    else
        % 随机方向移动
        move = (rand(size(fish)) - 0.5) * step;
    end
    newFish = fish + move;
    newFish = boundClamp(newFish, bound);
end

% 聚群行为
function [center, fishNum] = swarmCenter(fish, fishPos, visual)
    center = zeros(size(fish));
    fishNum = 0;
    for i = 1:size(fishPos, 1)
        dist = norm(fish - fishPos(i,:));
        if dist < visual && dist > 1e-6
            center = center + fishPos(i,:);
            fishNum = fishNum + 1;
        end
    end
    if fishNum > 0
        center = center / fishNum;
    end
end

function newFish = followSwarm(fish, center, visual, step, bound, food)
    if norm(fish - center) < visual && food > delta
        direction = center - fish;
        move = direction / norm(direction) * rand * step;
        newFish = fish + move;
    else
        newFish = forage(fish, food, visual, step, bound);
    end
    newFish = boundClamp(newFish, bound);
end

% 追尾行为
function [bestNeighbor, bestIndex] = findBestNeighbor(fish, fishPos, fitness, visual)
    bestFitness = -inf;
    bestIndex = -1;
    for i = 1:size(fishPos, 1)
        dist = norm(fish - fishPos(i,:));
        if dist < visual && fitness(i) > bestFitness
            bestFitness = fitness(i);
            bestIndex = i;
        end
    end
    if bestIndex ~= -1
        bestNeighbor = fishPos(bestIndex,:);
    else
        bestNeighbor = [];
    end
end

function newFish = tailChase(fish, bestNeighbor, visual, step, bound, food)
    if ~isempty(bestNeighbor) && food > delta
        direction = bestNeighbor - fish;
        move = direction / norm(direction) * rand * step;
        newFish = fish + move;
    else
        newFish = forage(fish, food, visual, step, bound);
    end
    newFish = boundClamp(newFish, bound);
end

% 边界处理
function fish = boundClamp(fish, bound)
    fish = max(fish, bound(1));
    fish = min(fish, bound(2));
end

% 可行性修正
function fish = repairSolution(fish,工序约束,资源容量)
    seq = decodeCode(fish);
    % 检查工序顺序
    for i = 1:length(seq)
        if violatesProcess(seq(i),工序约束)
            % 重新随机生成该位置
            validOps = getValidOperations(工序约束);
            seq(i) = validOps(randi(length(validOps)));
        end
    end
    % 检查资源冲突
    resourceUsage = calculateResource(seq,资源容量);
    while resourceUsage > 资源容量
        % 调整高占用工序的时间或顺序
        seq = adjustForResource(seq, resourceUsage,资源容量);
    end
    fish = encodeSequence(seq);
end

% 成本计算函数
function cost = calculateTotalCost(schedule, 生产成本率, 存储费率, 延误惩罚)
    生产成本 = sum(schedule.加工时间) * 生产成本率;
    存储成本 = sum(schedule.等待时间) * 存储费率;
    延误成本 = 0;
    for i = 1:length(schedule)
        if schedule.完成时间(i) > schedule.交货期(i)
            延误成本 = 延误成本 + (schedule.完成时间(i) - schedule.交货期(i)) * 延误惩罚;
        end
    end
    cost = 生产成本 + 存储成本 + 延误成本;
end

% 主算法循环
fishPos = zeros(sizeFish, numOperations);
fitness = zeros(sizeFish, 1);
for i = 1:sizeFish
    seq = randperm(numOperations);
    fishPos(i,:) = encodeSequence(seq);
    decodedSeq = decodeCode(fishPos(i,:));
    feasibleSeq = repairSolution(decodedSeq, processConstraints, resourceCap);
    fishPos(i,:) = encodeSequence(feasibleSeq);
    fitness(i) = -calculateTotalCost(feasibleSeq, prodRate, storeRate, delayPenalty);
end

[bestCost, bestIndex] = max(fitness);
bestFish = fishPos(bestIndex,:);
bestCost = -bestCost;

% 迭代优化
noImproveCount = 0;
prevBest = bestCost;

for gen = 1:maxGen
    [visual, step] = adaptParams(gen, maxGen, 30, 2.5, q);
    
    for i = 1:sizeFish
        currentFish = fishPos(i,:);
        currentFit = fitness(i);
        
        % 觅食行为
        trial = 0;
        while trial < tryNumber
            newFish = forage(currentFish, currentFish, visual, step, [1, numOperations]);
            newSeq = decodeCode(newFish);
            newSeq = repairSolution(newSeq, processConstraints, resourceCap);
            newFish = encodeSequence(newSeq);
            newFit = -calculateTotalCost(newSeq, prodRate, storeRate, delayPenalty);
            if newFit > currentFit
                currentFish = newFish;
                currentFit = newFit;
                break;
            end
            trial = trial + 1;
        end
        
        % 聚群行为
        [center, num] = swarmCenter(currentFish, fishPos, visual);
        if num > 0
            food = currentFit;
            swarmFish = followSwarm(currentFish, center, visual, step, [1, numOperations], food);
            swarmSeq = decodeCode(swarmFish);
            swarmSeq = repairSolution(swarmSeq, processConstraints, resourceCap);
            swarmFish = encodeSequence(swarmSeq);
            swarmFit = -calculateTotalCost(swarmSeq, prodRate, storeRate, delayPenalty);
            if swarmFit > currentFit
                currentFish = swarmFish;
                currentFit = swarmFit;
            end
        end
        
        % 追尾行为
        [bestNeighbor, ~] = findBestNeighbor(currentFish, fishPos, fitness, visual);
        if ~isempty(bestNeighbor)
            tailFish = tailChase(currentFish, bestNeighbor, visual, step, [1, numOperations], currentFit);
            tailSeq = decodeCode(tailFish);
            tailSeq = repairSolution(tailSeq, processConstraints, resourceCap);
            tailFish = encodeSequence(tailSeq);
            tailFit = -calculateTotalCost(tailSeq, prodRate, storeRate, delayPenalty);
            if tailFit > currentFit
                currentFish = tailFish;
                currentFit = tailFit;
            end
        end
        
        fishPos(i,:) = currentFish;
        fitness(i) = currentFit;
    end
    
    % 更新全局最优
    [maxFit, idx] = max(fitness);
    if -maxFit < bestCost
        bestCost = -maxFit;
        bestFish = fishPos(idx,:);
        noImproveCount = 0;
    else
        noImproveCount = noImproveCount + 1;
    end
    
    % 遗传操作触发
    if noImproveCount >= 20
        fishPos = geneticOperation(fishPos, fitness, processConstraints, resourceCap);
        for j = 1:sizeFish
            seq = decodeCode(fishPos(j,:));
            seq = repairSolution(seq, processConstraints, resourceCap);
            fishPos(j,:) = encodeSequence(seq);
            fitness(j) = -calculateTotalCost(seq, prodRate, storeRate, delayPenalty);
        end
        noImproveCount = 0;
    end
    
    fprintf('第%d代，最优成本: %.2f\n', gen, bestCost);
end