带运输的混合流水车间调度问题的改进遗传算法

许可, 叶彩霞, 孙文娟

沈阳理工大学学报 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 7 -14.

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沈阳理工大学学报 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 7 -14.

带运输的混合流水车间调度问题的改进遗传算法

    许可, 叶彩霞, 孙文娟
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摘要

为实现分布式制造环境中上下游工序和机器间的协同生产,研究了带有运输的混合流水车间调度问题。以包含加工时间、运输时间和加工等待时间的完工时间最小为目标,建立了带有运输约束的混合流水车间调度模型,基于Q-learning设计了改进的遗传算法(QGA)求解该模型。在该算法中,首先基于工件序号设计编码和遗传算子等遗传操作;然后根据种群适应度函数构建种群的状态集合,以交叉概率和变异概率的取值作为动作,以最佳个体适应度和种群平均适应度作为奖励;最后采用Q-learning对交叉和变异参数进行智能调整,提高算法的收敛速度与全局搜索能力。仿真实验结果表明,与改进的遗传算法(GA-TS)相比,本文QGA的最大完工时间平均减少了2.0%,收敛速度提升了18.1%。

关键词

混合流水车间调度 / 运输时间 / 强化学习 / 遗传算法

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带运输的混合流水车间调度问题的改进遗传算法[J]. 沈阳理工大学学报, 2024, 43(02): 7-14 DOI:

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