1 概述
柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Sched-uling Problem , FJSP)是在离散制造业和流程工业中应用广泛的一类问题,已被证明是典型的 NP-上hard问题。
FJSP是作业车间调度问题(Job shop Scheduling Prob-lem,JSP)的扩展,FJSP中每个工件的每道工序均可以在可选择的有限台机器上加工,且在每台机器上的加工时间不一定相同,可灵活地进行资源选择,提高调度的敏捷性,更加贴近实际生产。目前元启发式算法是解决FJSP的常用方法,其主要可分为群体智能算法和局部搜索算法。陆家辉等人提出一种混合。
Jaya优化算法求解柔性作业车间调度问题,并设计一种离散化更新算子使Jaya 优化算法更适用于FJSP,混合2种新型邻域结构提高算法的同守儿→军等人[2将化学反应算法与禁忌搜索相结合,设计了4种操作来保证种群多样性,以实现最优的全局探索,加人禁忌搜索提高了混合算法的局部寻优能力。
2 FJSP 描述
FJSP可以按照以下形式进行描述:n个工件(记为J1,J2,…,Ji,…,Jn)在m台机器(记为M1,,M2. ,…,
Mm）上加工;第i个工件包含比道工序（各工序依次为;所有 工序按照预先确定的顺序加工;每道工序有可选机器集合,加工时间由分配的机器决定。由此,FJSP实际上是由2个子问题组成的，即机器选择和工序排序。
此外,FJSP还需满足以下约束。
1） 同一台机器在同一时刻只能加工一道工序。
2） 同一工件在同一时刻只能在一台机器上加工。
3） 所有工件在0时刻均可以被加工。
4） 不同工件工序之间相互独立，同一工件工序之间有先后约束。
5） 每个工件在加工过程中不能被中断。
6） 忽略机器准备时间以及工件转运时间。
本文以最大完工时间久皿最小为优化目标
，设
为工件
的完工时间，则目标函数为(公式比较重要，得纯手打）：
3 运行结果
本文包括五种优化算法进行比较，分别是：遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚂蚁算法、禁忌搜索算法
3.1 main1运行结果
下面看看运行结果比较：
3.2 main2运行结果
4 参考文献
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[1]王玉芳,曾亚志,蒋亚飞.基于自适应灰狼优化算法的柔性作业车间调度问题[J].现代制造工程,2022(7):1-10
[2]张守京,杜昊天,侯天天.求解多目标双资源柔性车间调度问题的改进NSGA-Ⅱ算法[J].机械科学与技术,2022,41(5):771-778
[3]黄学文,陈绍芬,周阗玉,孙宇婷.求解柔性作业车间调度的遗传算法综述[J].计算机集成制造系统,2022,28(2):536-551
