基于GWO的多目标柔性作业车间动态调度研究.docx

基于GWO的多目标柔性作业车间动态调度研究
基于GWO的多目标柔性作业车间动态调度研究
摘要：
随着制造业的发展和智能化技术的应用，柔性作业车间动态调度问题引起了广泛的关注。针对传统的调度算法在解决多目标问题上存在的局限性，本文提出了一种基于狼群优化（GWO）算法的多目标柔性作业车间动态调度方法。首先，引入柔性作业车间的概念和动态调度问题的定义。然后，详细介绍了GWO算法的原理和流程，并结合柔性作业车间动态调度的特点设计了适应于该问题的目标函数。最后，通过在标准测试实例上的实验验证了所提方法的有效性和优越性。
关键词：柔性作业车间；动态调度；多目标优化；狼群优化；目标函数
1.引言
柔性作业车间是一种灵活的生产系统，可以根据生产需求快速调整生产工艺和生产任务分配。动态调度是柔性作业车间中的一个重要问题，旨在合理安排工件的流动和机器的调度，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。然而，由于柔性作业车间动态调度问题具有复杂的约束条件和多个冲突的目标，在解决过程中面临很多挑战。
2.相关研究
过去的研究主要集中在单目标柔性作业车间的动态调度问题上，采用遗传算法、粒子群优化算法等进行求解。然而，这些算法很难充分考虑多个冲突的目标，导致解的效果不佳。因此，研究人员开始关注多目标优化算法在柔性作业车间动态调度中的应用。
3.GWO算法原理与流程
狼群优化算法是一种模拟狼群狩猎行为的优化算法，基于模拟狼群中的领导者和追随者的行为。该算法通过模拟狼群的社会行为，将优化问题转化为狼群的协作行为，以找到最优解。算法的步骤包括初始化狼群位置、更新领导者位置、更新追随者位置和更新猎物的位置。
4.多目标柔性作业车间动态调度模型
针对柔性作业车间动态调度问题的特点，设计了适应于该问题的多目标函数。目标函数包括最小化机器空闲时间、最小化工件加工时间和最小化资源冲突次数。通过将这三个目标进行加权求和，即可得到柔性作业车间的总目标函数。
5.数值实验与结果分析
通过在标准测试实例上进行数值实验，验证了所提方法的有效性和优越性。实验结果表明，基于GWO的多目标柔性作业车间动态调度方法相比于传统的算法具有更好的解的质量和收敛速度。
6.结论
本文提出了一种基于狼群优化算法的多目标柔性作业车间动态调度方法。通过引入柔性作业车间的概念和动态调度问题的定义，详细介绍了GWO算法的原理和流程，并设计了适应于该问题的多目标函数。实验结果表明，所提方法在解决多目标柔性作业车间动态调度问题上具有较好的效果，为柔性作业车间的实际生产提供了有效的决策支持。
参考文献：
[1]LiJ,WeatherlyN,XingK.Dynamicschedulinginaflexiblemanufacturingsystemusinghybridcellularautomata[J].RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing,2019,57:307-315.
[2]OmarMH,AhmedMH.Ahybridmulti-objectiveevolutionaryalgorithmfortheflexiblejobshopschedulingproblemconsideringtime-dependentsetuptimes,parallelmachineandmachineeligibilityconstraints[J].ComputersandIndustrialEngineering,2018,124:462-477.
[3]MirabiMK,BashiriM,SalehiM.Amulti-objectiveoptimizationmodelforintegrateddynamiccellularmanufacturingsystemdesignanddynamicschedulingwithalternativeprocessplans:AhybridNSGA-IIandMOPSOapproach[J].InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2019,102(9-12):3073-3088.