多品种分批量冲压车间的耦合选择NSGA-Ⅱ调度优化

为了对多品种分批量生产的冲压车间调度方案进行优化，减少冲压车间的完工时间、加工成本和换模次数，提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的冲压车间调度优化方法。对冲压车间的调度优化问题进行了数学描述，建立了多目标、多限制条件的优化模型。通过构造4基因链缠绕的染色体，将冲压车间调度优化问题转化为遗传算法的多目标搜索问题。在传统NSGA-Ⅱ算法基础上，将耦合选择策略引入到算法中，兼顾了染色体的优越性和多样性，从而提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的调度优化方法。经验证，耦合选择NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量高于传统NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量。使用等权重系数法从Pareto解集中确定了最优解，与优化前相比，换模次数减少了52.2%，加工成本减少了18.4%，最大完工时间减少了40.0%，以上数据验证了耦合选择NSGA-Ⅱ算法在冲压车间调度优化中的可行性。