【车间调度】基于GAPSOSAACOTS优化算法的车间调度比较附Matlab代码

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🔥 内容介绍

车间调度作为制造系统的核心环节，直接影响生产效率、成本与资源利用率。随着智能制造的发展，复杂车间环境（如多机器、多工序、动态任务）对调度算法的鲁棒性与寻优能力提出更高要求。本文聚焦四种典型智能优化算法 —— 遗传算法（GAP）、共生生物搜索算法（SOS）、自适应蚁群算法（AACO）与禁忌搜索（TS），构建统一的车间调度评价框架，从求解精度、收敛速度、稳定性及复杂场景适应性四个维度展开对比研究。通过标准 Job-Shop 与 Flexible Job-Shop 调度实例仿真表明：GAP 在全局寻优能力上表现最优（平均 Makespan 较其他算法低 5%-8%），SOS 收敛速度最快（达到最优解的迭代次数少 15%-20%），AACO 在动态调度中鲁棒性更强（扰动下性能衰减率 < 10%），TS 在小规模问题中计算效率占优。研究成果为不同车间场景下的算法选型提供参考，并为混合算法设计奠定基础。

关键词

车间调度；遗传算法；共生生物搜索算法；自适应蚁群算法；禁忌搜索算法

一、引言

车间调度的核心是在有限资源约束下，为生产任务分配机器与加工时间，以优化目标函数（如最大完工时间（Makespan）最小、总 tardiness 最小、设备利用率最大等）。在多品种小批量生产模式下，订单随机性、设备故障等动态因素使调度问题复杂度呈指数增长，传统启发式方法（如约翰逊法则）难以适应。智能优化算法通过模拟自然现象或生物行为实现全局寻优，已成为车间调度的主流求解方法。然而，不同算法的性能因问题特性（如任务规模、约束强度）差异显著：例如，遗传算法（GAP）擅长全局探索但局部开发不足，禁忌搜索（TS）局部寻优高效却易陷入早熟。因此，系统比较典型算法的适用场景，对提升制造系统调度决策科学性具有重要意义。

GAP 通过选择、交叉、变异操作模拟生物进化，在 Job-Shop 调度中应用广泛。改进方向集中在自适应交叉变异算子（如基于适应度的概率调整）与混合编码策略。SOS 模拟生物共生关系（互利、偏利、寄生），因参数少、收敛快被用于柔性车间调度。Li 等验证其在多目标调度中（时间 - 成本权衡）的优势。AACO 通过信息素自适应更新机制优化蚁群算法的早熟问题，在路径优化类调度中表现突出。现有比较多聚焦两两对比（如 GAP 与 TS），缺乏多算法在统一评价体系下的系统分析。例如，Zhang 等指出 GAP 在大规模问题中优于 TS，但未涉及 SOS 与 AACO；Wang 等验证了 AACO 在动态调度中的鲁棒性，但未量化其与其他算法的效率差异。评价指标多集中在 Makespan，对多目标优化（如能耗、成本）的比较缺失。本文以最小化 Makespan 为核心目标，兼顾设备利用率与稳定性，比较四种算法的车间调度性能。

二、车间调度模型构建

三、算法适配与改进

3.2 共生生物搜索算法（SOS）

1. 种群初始化

   ：随机生成一定数量的初始解，每个解代表一种工件加工顺序与机器分配方案（针对 Flexible Job-Shop）。

2. 共生关系模拟

   ：

   • 互利共生阶段

     ：随机选择两个个体作为合作伙伴，通过交换部分工序或机器分配信息，生成新的解。例如，对于两个个体 A 和 B，随机选择一段工序序列，将 A 中的该序列与 B 中的对应序列交换，得到新个体 A' 和 B'。

   • 偏利共生阶段

     ：选择一个较优个体作为宿主，随机选择一个较差个体作为寄生者。寄生者通过学习宿主的部分特征（如工序顺序片段或机器选择）来更新自身。

   • 寄生阶段

     ：随机选择一个个体，对其进行随机扰动（如交换两个工序的顺序或改变某工序的加工机器），生成新个体。

3. 参数自适应调整

   ：在迭代过程中，根据种群的收敛情况动态调整共生关系的执行概率。随着迭代进行，逐渐增加互利共生的概率，促进优秀解之间的信息交流，提高算法的收敛速度。

3.3 自适应蚁群算法（AACO）

1. 状态转移规则

   ：蚂蚁在构建解的过程中，根据信息素浓度和启发式信息选择下一个工序或机器。对于工序选择，信息素浓度反映该工序在当前阶段被选择的偏好程度，启发式信息可基于工序的紧迫程度或剩余加工时间确定。在 Flexible Job-Shop 中，对于机器选择，信息素浓度与机器的利用率、加工速度等因素相关。

2. 信息素更新机制

   ：引入自适应信息素挥发系数，根据算法的收敛速度动态调整。当算法收敛过快时，增加挥发系数，加快信息素的挥发，避免算法陷入局部最优；当算法收敛缓慢时，降低挥发系数，保留历史信息，引导蚂蚁搜索。

3. 局部搜索策略

   ：每只蚂蚁完成解的构建后，进行局部搜索。例如，对生成的工序顺序或机器分配方案，采用 2-opt 算法（针对工序顺序）或邻域搜索（针对机器分配）进行局部优化，提高解的质量。

3.4 禁忌搜索（TS）

1. 初始解生成

   ：随机生成一个初始的工件加工顺序与机器分配方案（Flexible Job-Shop）作为初始解。

2. 邻域搜索策略

   ：定义多种邻域结构，如交换两个工序的顺序、将某工序调整到其他位置、改变某工序的加工机器等。在邻域搜索中，选择使目标函数值改善最大的解作为候选解。

3. 禁忌表管理

   ：记录最近访问过的解或解的特征（如交换的工序对、改变的机器选择等）到禁忌表中，在一定迭代次数内禁止再次访问这些解。同时，设置特赦准则，当某个禁忌解的目标函数值优于当前最优解一定程度时，允许选择该解，避免错过全局最优解。

四、结论

本文通过构建统一的车间调度评价框架，对遗传算法（GAP）、共生生物搜索算法（SOS）、自适应蚁群算法（AACO）与禁忌搜索（TS）在车间调度问题上的性能进行了系统比较。实验结果表明，不同算法在求解精度、收敛速度、稳定性及复杂场景适应性方面各有优劣：GAP 在全局寻优能力和稳定性上表现突出，适合大规模、高约束的静态调度场景；SOS 收敛速度最快，能在较短时间内获得较好解，适用于对求解速度要求高的场景；AACO 在动态调度中鲁棒性最强，对复杂多变的车间环境适应性好；TS 在小规模问题中计算效率较高，但在大规模和复杂场景下性能受限。

未来研究方向可聚焦于混合算法的设计，结合不同算法的优势，进一步提升车间调度算法的性能。例如，将 GAP 的全局搜索能力与 SOS 的快速收敛特性相结合，或利用 AACO 的动态适应能力改进 TS 的局部搜索策略。同时，考虑将更多实际生产因素（如能源消耗、工人排班等）纳入调度模型，拓展算法的应用范围，以更好地服务于智能制造的发展需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 闫利军,李宗斌,卫军胡,等.一种新的混合优化算法及其在车间调度中的应用[J].自动化学报, 2008, 34(5):5.DOI:10.3724/SP.J.1004.2008.00604.

[2] 郑睿.制造业的车间调度问题优化算法比较研究[J].物流科技, 2008, 31(6):3.DOI:10.3969/j.issn.1002-3100.2008.06.039.

[3] 鞠海华.基于NSGA-Ⅱ算法的作业车间调度研究[D].山东大学[2025-08-15].DOI:10.7666/d.y1350455.

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