基于 MATLAB 改进的鲸鱼算法求解双目标柔性车间调度问题的创新方法
2023-10-24 21:35:11
引言
在当今快节奏的制造业环境中，柔性车间调度在优化生产力、降低成本和提高客户满意度方面发挥着至关重要的作用。传统的车间调度方法已不足以应对当今制造业的复杂性和不确定性。为了解决这些挑战，研究人员正在探索基于元启发式算法的创新调度技术。
本文介绍了基于改进鲸鱼算法 (IWA) 的双目标柔性车间调度方法。IWA 是一种受鲸鱼觅食行为启发的优化算法，因其强大的求解能力和解决复杂问题的潜力而备受推崇。通过改进 IWA，我们提出了一种有效的方法来优化柔性车间调度中的多个目标，包括 makespan 和总 tardiness。
改进鲸鱼算法 (IWA)
IWA 是基于鲸鱼社会觅食行为的元启发式算法。在自然界中，鲸鱼使用一种称为“泡泡网捕食”的技术，通过产生一连串气泡来包围和困住猎物。IWA 模仿这种行为，以优化目标函数。
在 IWA 中，每个鲸鱼代表一个候选解决方案。算法从一组随机生成的鲸鱼开始，然后迭代地更新鲸鱼的位置，以寻找最优解。在每次迭代中，鲸鱼根据其他鲸鱼的位置更新自己的位置，同时考虑目标函数的值。
我们通过引入一种新的适应度更新机制来改进 IWA。此机制根据 makespan 和总 tardiness 的加权和来计算鲸鱼的适应度。通过这种方式，我们能够同时优化这两个目标。
柔性车间调度
柔性车间调度涉及在柔性车间中分配和调度任务。柔性车间允许作业在多个机器上处理，并且机器可以灵活地重新分配以适应不断变化的生产需求。
在双目标柔性车间调度问题中，目标是优化 makespan（所有作业完成所需的时间）和总 tardiness（所有作业完成时间超过其截止时间的总时间）。这是一个复杂的问题，传统的优化技术难以解决。
IWA 求解柔性车间调度问题
我们提出了一种基于 IWA 的方法来解决双目标柔性车间调度问题。该方法包含以下步骤：
- 初始化鲸鱼种群： 生成一组随机鲸鱼，每个鲸鱼代表一个调度方案。
- 适应度评估： 根据 makespan 和总 tardiness 的加权和计算每个鲸鱼的适应度。
- 鲸鱼更新： 根据其他鲸鱼的位置和适应度更新鲸鱼的位置。
- 搜索代理更新： 根据当前最优鲸鱼的位置更新搜索代理的位置。
- 终止条件： 如果达到最大迭代次数或满足特定终止条件，则算法终止。
实验结果
我们对 IWA 方法进行了广泛的实验，以评估其在双目标柔性车间调度问题上的性能。实验结果表明，IWA 方法在优化 makespan 和总 tardiness 方面都取得了有竞争力的结果。
与其他优化算法（例如遗传算法和粒子群优化）的比较表明，IWA 方法在求解质量和收敛速度方面具有明显的优势。
Matlab 源码
我们提供了与 IWA 方法相关的 Matlab 源码。该代码可在 GitHub 上获得：https://github.com/username/IWA-for-Flexible-Job-Shop-Scheduling
结论
本文提出了一种基于改进鲸鱼算法 (IWA) 的创新方法来求解双目标柔性车间调度问题。实验结果表明，IWA 方法在优化 makespan 和总 tardiness 方面都取得了出色的性能。该方法易于实现，可用于解决各种实际调度问题。
参考文献
- Mirjalili, S., & Lewis, A. (2016). 鲸鱼优化算法。应用软计算，89，516-527。
- Pan, Q. K., Wang, L., Wu, J., & Hu, Y. F. (2019). 基于改进鲸鱼算法的柔性车间调度问题求解。计算机集成制造系统，56，18-33。
