【摘 要】
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自“工业4.0”的概念提出以来,制造业迎来了新一轮的变革。“中国制造2025”战略的提出指明了我国制造业的发展方向,不仅要推进智能制造,同时也要推进绿色制造。生产调度作为智能制造的重要一环,是决定智能制造能否顺利推进的关键,目前主流的生产调度技术采用调度规则（例如最短加工时间优先）,往往难以获得高效的调度方案。智能优化算法因其求解性能高、鲁棒性强,成为了一种求解生产调度问题的常用方法。因此本文以车
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自“工业4.0”的概念提出以来,制造业迎来了新一轮的变革。“中国制造2025”战略的提出指明了我国制造业的发展方向,不仅要推进智能制造,同时也要推进绿色制造。生产调度作为智能制造的重要一环,是决定智能制造能否顺利推进的关键,目前主流的生产调度技术采用调度规则（例如最短加工时间优先）,往往难以获得高效的调度方案。智能优化算法因其求解性能高、鲁棒性强,成为了一种求解生产调度问题的常用方法。因此本文以车间调度领域的重要分支柔性作业车间绿色调度问题作为研究对象,同时研究高效的智能优化算法来对该问题进行求解。本文研究内容主要包含以下三个部分:（1）针对单目标柔性作业车间绿色调度问题（SO-FJGSP）,设计了一种改进遗传算法（IGA）来进行求解。首先对SO-FJGSP进行问题描述,并建立数学模型,目标函数为最大完工时间和总能耗加权和的最小化,结合SO-FJGSP本身的问题特点和遗传算法自身的缺陷,提出了一种IGA,IGA的改进如下:在编解码阶段,为了避免产生不可行解,采用三维实数的编码方式;引入正交试验的均衡分散原则提高初始种群的质量,增强算法的全局搜索性能;在变异操作阶段,采用动态步长的方式进行变异,能够加强算法的局部搜索性能。用Brandimarte基准算例对IGA进行测试,并将测试结果与近年来提出的几个改进算法进行对比,验证了IGA在求解调度问题上的优越性和有效性。（2）针对多目标柔性作业车间绿色调度问题（MO-FJGSP）,设计自适应多目标Jaya算法（SAMO-Jaya）来进行求解。首先对MO-FJGSP进行问题描述,并建立数学模型,目标函数包含最小化最大完工时间、最小化机器总负荷、最小化总能耗,并根据多目标问题本身的特点,提出了一种SAMO-Jaya,SAMO-Jaya的主要改进如下:设计了一种转换机制用于建立Jaya算法连续解空间与MO-FJGSP离散调度空间的映射,便于SAMO-Jaya算法离散问题的求解;设计了一种均匀分布和混沌序列相结合的混合策略作为种群初始化方法,有效提升了初始种群的质量;在算法中嵌入了一种自适应调整种群规模的方法,提升了算法的求解速度。用Brandimarte算例单目标仿真、Kacem算例多目标仿真以及改进部分对SAMO-Jaya影响3个仿真实验对SAMO-Jaya算法进行了验证,结果表明SAMO-Jaya算法能够对MO-FJGSP进行有效求解。（3）以扬州AS公司的部分生产数据作为实际案例,利用IGA和SAMO-Jaya算法分别对实例进行求解,实验结果验证了两种算法在求解实际问题时的有效性,同时对比分析了两种算法之间的性能差别。上述研究进一步完善了FJGSP领域的研究内容,丰富了相应算法的理论体系,同时为企业的实际生产提供一定的指导意义。
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