异构并行车间多目标排产优化粒子群算法研究

摘要

针对异构并行车间排产优化问题，提出了一种改进的多目标粒子群算法，以提高生产效率，进而促进企业利润最大化。建立了基于生产加工成本与工件拖期时间的多目标优化模型，在算法中针对惯性权重、全局最优解、外部存档等方面进行了优化设计。通过动态调整惯性权重增强粒子群在解空间中的搜索能力，通过全局比例排序和计算循环距离寻找全局学习样本以提高算法效率。实验结果表明，算法在研究问题上实现了2个目标之间的均衡，可生成一定数量的Pareto最优解，供决策者选择。

关键词

异构并行车间 / 排产优化 / 多目标 / 粒子群算法

基金资助

国家自然科学基金面上项目(No.12371363); 辽宁省“兴辽英才计划”项目(No.XLYC2403125)