【车间调度】基于人工蜂群算法ABC和改进的蜂群算法HABC求解分布式混合流水车间重调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代制造业中，分布式混合流水车间作为一种高效的生产模式，广泛应用于汽车、电子等行业。然而，实际生产中常出现设备故障、订单变更等突发情况，需进行重调度以保证生产连续性。人工蜂群算法（ABC）及改进的蜂群算法（HABC）凭借良好的寻优能力，为求解该问题提供了有效途径。本文将深入探讨基于这两种算法的分布式混合流水车间重调度方法。

一、分布式混合流水车间重调度问题概述

（一）问题特点

分布式混合流水车间由多个生产工厂（或车间）组成，每个工厂包含多道工序，且部分工序存在并行设备。重调度是在初始调度计划被扰动后，对生产任务重新分配和排序。其核心目标是在满足工序约束、设备产能等条件下，最小化最大完工时间、总延迟时间等指标。该问题具有多约束、多目标、动态性强等特点，属于 NP 难问题，传统调度方法难以高效求解。

（二）扰动类型

常见的扰动类型包括：设备故障（某台设备突然停机维修）、紧急订单插入（需优先处理新订单）、订单取消（已安排的订单不再生产）、加工时间变动（实际加工时间与计划不符）等。不同扰动对生产的影响程度不同，重调度需根据扰动类型和强度，选择局部调整或全局重调度策略。

二、人工蜂群算法（ABC）基本原理

（一）算法框架

ABC 算法模拟蜜蜂采蜜行为，包含雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂三种角色。雇佣蜂与特定食物源（解）对应，通过邻域搜索寻找更优解；观察蜂在蜂巢附近等待，依据雇佣蜂分享的食物源信息选择优质解进行搜索；当食物源多次未改进时，雇佣蜂转变为侦察蜂，随机生成新食物源以避免局部最优。算法通过迭代优化，逐步逼近最优解。

（二）基本步骤

1. 初始化：随机生成一定数量的食物源（初始解），每个食物源代表一种调度方案，包含任务分配（各订单分配至哪个工厂）和工序排序（各工厂内工序的加工顺序）信息。

1. 雇佣蜂阶段：对每个食物源，通过邻域操作（如交换任务顺序、变更设备分配）生成新解，若新解更优则替换原解。

1. 观察蜂阶段：计算各食物源的适应度（如完工时间的倒数），观察蜂按轮盘赌方式选择食物源，执行与雇佣蜂相同的邻域搜索和更新操作。

1. 侦察蜂阶段：若某食物源连续多次未改进，放弃该解，由侦察蜂随机生成新解替换。

1. 终止条件：达到最大迭代次数或解的质量满足要求时，输出最优解。

三、改进蜂群算法（HABC）的优化策略

（一）针对调度问题的编码方式

为适配分布式混合流水车间重调度，设计双层编码结构：第一层为工厂分配码，记录每个任务分配的工厂；第二层为工序排序码，记录每个工厂内各工序的加工设备和顺序。例如，对于 3 个任务和 2 个工厂，分配码 [1,2,1] 表示任务 1 和 3 分配至工厂 1，任务 2 分配至工厂 2。这种编码方式能清晰表达调度方案，便于后续邻域操作。

（二）改进策略

1. 自适应邻域搜索：根据迭代阶段动态调整邻域操作强度。前期采用大范围搜索（如随机交换多个任务）以探索解空间，后期采用小范围精细搜索（如交换相邻任务）以优化局部解，平衡算法的勘探与开发能力。

1. 精英保留策略：将每代最优解存入精英池，在生成新解时，借鉴精英解的优质基因（如高效的任务分配模式），加速寻优过程。

1. 扰动响应机制：针对不同扰动类型设计专用邻域操作。例如，设备故障时，优先调整故障设备上的任务，将其转移至同工序的其他设备或其他工厂，减少对整体调度的影响。

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