41、柔性作业车间调度与混合遗传算法：高效求解之道

柔性作业车间调度与混合遗传算法：高效求解之道

在制造业和生产调度领域，如何优化作业车间的调度以最小化完工时间（makespan）是一个关键问题。本文将介绍两种解决调度问题的方法，一种是结合遗传算法、转移瓶颈启发式（SBH）、禁忌搜索（TS）和袋鼠算法（KA）来解决柔性作业车间调度与工艺规划集成问题（FJSSP - PPF）；另一种是将受拟黑多刺蚁（Pachycondyla apicalis）行为启发的原始蚁群算法与遗传算法相结合，以解决流水车间调度问题（FSSP）并最小化完工时间。

柔性作业车间调度与工艺规划集成问题（FJSSP - PPF）

案例研究

为了评估方法的性能，选择了一个制造模型，该模型存在两个难点：一是确定每个作业操作的顺序（排序灵活性），二是将每个操作分配到可选机器集中的一台机器上（操作灵活性）。例如，作业 J2 有三个工艺计划，每个计划有固定的顺序；操作 O8 可以由 M3、M1 或 M2 处理，处理时间分别为 5、5 和 6，但必须在操作 O7 之后处理。

Jobi	Oj	可选机器集 (pj, k)	工艺计划编号 (操作顺序)
J1	1	{M1(6), M2(6)}	1: (1 - 2 - 3) 2: (1 - 3 - 2)
	2