【摘 要】
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柔性作业车间调度问题是一类重要的组合优化问题，实际生产过程中，产品搬运、机床换模、更换刀具等间接加工活动中存在运输时间和调整时间，会对生产周期产生影响。研究了同时考虑运输时间和调整时间的柔性作业车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总负载、机器关键负载和工件的交货期惩罚值为目标的数学模型，并提出一种改进的混合多目标蚁群算法。结合问题特征和算法特点设计了一种分布式编码方式，采用改进蚁群算法分别
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1904167）； 河南省高校科技创新团队（21IRTSTHN018）； 郑州航院研究生教育创新计划基金资助项目（2022CX22）；
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柔性作业车间调度问题是一类重要的组合优化问题，实际生产过程中，产品搬运、机床换模、更换刀具等间接加工活动中存在运输时间和调整时间，会对生产周期产生影响。研究了同时考虑运输时间和调整时间的柔性作业车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总负载、机器关键负载和工件的交货期惩罚值为目标的数学模型，并提出一种改进的混合多目标蚁群算法。结合问题特征和算法特点设计了一种分布式编码方式，采用改进蚁群算法分别搜索各优化目标的最优调度方案，针对调度方案集进行非支配排序选择，为了提高算法的搜索精度，提出了突变和靠拢操作。最后通过基准实例和生产实例进行仿真实验，并与改进遗传算法、MOGATS算法进行对比，实验结果表明了提出的改进混合多目标蚁群算法是有效和可行的。
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