研究目的
提出一种改进的编码算子，该算子将概率概念融入实参数编码方法中，以有效解决分布式柔性作业车间调度问题（DFJSPs）。
研究成果
提出的基于概率编码算子的改进遗传算法有效解决了DFJSP问题，克服了传统遗传算法编码方法的缺陷。该算法缩短了最大完工时间，减少了模具更换次数和平均设备负载率，从而提高了生产能力并降低了维护成本。
研究不足
该研究未调查因中断导致的不确定性和重新调度情况，这些因素可能会影响最终的调度结果。
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 2019.6.23-2019.6.27] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 多模光纤激光器中的时空锁模
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 2019.6.23-2019.6.27] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 多模光纤激光器中的时空锁模
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8873296
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
过去几十年间，全球化背景下多工厂制造环境引发了广泛关注。大量研究表明，柔性作业车间调度问题（FJSPs）及分布式柔性作业车间调度问题（DFJSPs）均属于NP难问题。在多工厂优化调度中，将作业分配至合适工厂或柔性制造单元是核心任务，这需要综合考虑各工厂或制造单元的设备性能、工艺技术、产能及利用率等因素。采用遗传算法（GAs）解决DFJSPs编码问题时需考虑多重变量与约束条件。文献特别指出，传统GA编码方法可能产生不可行解或非法解，因此需要专门设计的进化流程——但该过程会导致染色体多样性丧失。为克服这一缺陷，本文提出一种融合概率概念的改进实数编码算子。该算法能显著缩短染色体长度，从而节省计算空间。通过两阶段验证评估了改进GA算法的效果：第一阶段采用经典DFJSP验证算法有效性；第二阶段运用台湾某紧固件制造商100组与200组工单的历史数据解决实际案例。结果表明该改进GA算法能有效解决传统GA编码算法引发的冲突问题，效果令人满意。
作者：
TUNG-KUAN LIU，YEH-PENG CHEN，JYH-HORNG CHOU
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