基于改进离散蜉蝣算法的双资源柔性车间可持续调度方法

在目前对柔性车间调度问题所进行的研究中，大多忽略了工件运输时间这一因素，并且也很少对可持续发展的经济、环境和社会3个要素进行综合优化。针对这些问题，提出了一种考虑运输时间的双资源柔性车间调度问题(DRCFJSPT)模型。首先，以完工时间、生产成本、能耗和人体工程学风险为优化目标，构建了柔性车间调度数学模型，并结合多目标模型的特点，设计了一种改进离散蜉蝣算法(IDMA),并对模型进行了求解；然后，采用熵值法评价了帕累托解集，基于三层编码并考虑了运输时间的插入式解码方式，设计了混合初始化方法，离散改进了蜉蝣更新方式；最后，为了验证IDMA求解DRCFJSPT的性能，采用MATLAB,对某机床零件加工企业生产数据进行了实验，并将其结果与采用非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ得到的结果进行了对比分析。研究结果表明：改进算法的解集质量和收敛性能均显著优于参考算法，通过改进算法求得最优解的最大完工时间为35.94 h,加工成本为6 003.95元，能耗为2 054.54 kW·h,人体工程学风险值为138.16;该结果可为实际复杂的柔性车间调度环境提供清晰准确的调度方案。