多目标协同进化算法求解具有可变加工速度和自动导引车的柔性作业车间调度问题

摘要

针对具有自动导引车和可变加工速度约束的多目标柔性车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem with Automated Guided Vehicles, FJSP-AGVs),首先基于位置的建模方法，设计了以最大完工时间和总能耗为优化目标的混合整数线性规划模型(MILP);然后根据问题特性，将FJSP-AGVs问题分解为工序排序，机器分配，加工速度设置和自动导引车分配4个子问题，并采用多目标协同进化算法(Multi-Objective Cooperative Coevolutionary Algorithm, MOCEA)进行求解。在MOCEA算法中，通过两种基于关键路径的协同进化策略促进不同种群之间的信息交互，并采用降低非关键路径上工序的加工速度策略进一步优化总能耗指标。最后，通过实验验证了所提MOCEA的有效性。

关键词

柔性作业车间调度 / 自动导引车 / 可变加工速度 / 多目标 / 协同进化