研究目的
提出一种改进的编码算子，将概率概念融入实参数编码方法，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柔性作业车间调度问题，克服了传统遗传算法编码方法的缺陷。该算法在调度性能上显著提升，包括缩短生产周期、减少模具更换次数以及降低平均设备负载率，从而提高产能并降低维护成本。
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，这些因素可能会影响最终的调度结果。
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[2019年IEEE第16届第四组光子学国际会议(GFP) - 新加坡, 新加坡 (2019.8.28-2019.8.30)] 2019年IEEE第16届第四组光子学国际会议(GFP) - 对称性破缺硅超表面中法诺共振驱动的光发射
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[2019年IEEE第16届第四组光子学国际会议(GFP) - 新加坡, 新加坡 (2019.8.28-2019.8.30)] 2019年IEEE第16届第四组光子学国际会议(GFP) - 对称性破缺硅超表面中法诺共振驱动的光发射
DOI：10.1109/group4.2019.8853898
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
过去几十年间，全球化使得多工厂制造环境引发广泛关注。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/制造单元的设备性能、工艺技术、产能及利用率。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，因此必须设计专门的进化流程。但此类流程会导致染色体多样性丧失。为克服这一缺陷，本文提出一种改进编码算子，将概率概念融入实数参数编码方法。该算法还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：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的100组与200组工单历史数据解决实际案例。结果表明该改进算法能有效化解传统GA编码算法引发的冲突，效果令人满意。
作者：
TUNG-KUAN LIU，YEH-PENG CHEN，JYH-HORNG CHOU
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