采用新编码GA的工艺规划与车间调度集成优化

作     者：霍俊杰 王志坚 HUO Junjie;WANG Zhijian

作者机构：内蒙古锡林浩特市国能北电胜利能源有限公司锡林浩特026000 中北大学机械工程学院太原038507 

出 版 物：《现代制造工程》 (Modern Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2024年第9期

页      面：25-33页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(52275139) 

主　　题：集成优化 工艺规划 车间调度 全新编码 最大柔性空间 遗传算法 

摘      要：为了实现以完工时间最短为目标的工艺规划与车间调度集成优化,提出了基于新编码遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的集成优化方法。对工艺规划与车间调度集成优化(Integrated Process Planning and Scheduling optimization,IPPS)问题进行了描述,并建立了完工时间最短的集成优化模型;设计一种具有最大柔性空间的染色体编码方法,从编码角度保证了集成优化问题的最大柔性度;根据IPPS问题特定约束改进了交叉变异方法,保证遗传操作前后均为可行解,使算法迭代均为有效迭代;进而制定了基于新编码遗传算法的IPPS问题求解流程。经Kim算例验证可知,与现有先进算法两阶段混合算法(Two-stage Hybrid Algorithm,THA)、改进蚁群算法(Enhanced Ant Colony Algorithm,EACA)和混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA)相比,新编码GA在小规模、大规模生产情况下集成优化方案的完工时间均最小(分别为343、344、372、320、427及432 min),实验结果验证了新编码GA在IPPS问题求解中的可行性和先进性。