基于分层蚁群遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法

摘要

针对离散制造柔性作业车间实际工况,提出了一种基于分层蚁群遗传算法的柔性作业车间资源驱动的多目标调度方法,其基本特征是：基于连续生产中不同调度周期剩余或空闲资源等调度相关实时信息；基于完工时间和机床负荷等多目标；采用分层蚁群遗传混合算法进行决策,通过逐步筛选,获得优化解.该方法特别适用于车间资源变化、任务执行情况变化、急件任务必须插入等情况下的动态调度.应用标准案例并设计相关组合案例进行了测试,与 MOGV 混合算法相比,25％的案例计算结果优于 MOGV 算法,最大完工时间减少5％~7％,62．5％的案例计算结果等同 MOGV 算法.因此,该智能调度方法不仅可以有效地取得对指定优先目标的最佳优化效果,且可自动获得多目标综合的最优解,智能调度效果显著.