混合CHIO算法在多目标作业车间调度中的应用.pdf

摘要

生产调度在工业生产中起着至关重要的作用，是一个需要考虑各种因素以实现生

产目标的优化过程，属于一个较为热门的研究领域。其目的在于合理安排生产资源，

以最大限度地提高生产效率和资源利用率，同时满足客户需求并最大限度地降低生产

成本，从而使企业更具竞争力。近年来，在离散工业生产系统中，作业车间调度问题

（JobShopSchedulingProblem,JSP）因其应用范围广泛且具有复杂性、多约束性等特

点备受研究者关注。随着我国国民经济的高速发展和科学技术的不断进步，市场需求

和客户需求的多样化，单一优化目标的作业车间调度（Single-ObjectiveJobShop

SchedulingProblem,SO-JSP）可能已经难以满足实际生产的需求，因此，面向多目标

的作业车间调度问题成为了一个更具挑战性和实用性的问题。作为NP难问题，求解

难度较大，传统的启发式算法在处理这一问题时存在一些局限性，例如结构较为单一、

有哪些信誉好的足球投注网站性能较低等问题，这些局限性可能导致算法在寻找最优解或者高质量解时受到一

定的限制。为此，本文构建了以最小提前期、最小拖期以及最小化最大完工时间为目

标的多目标作业车间调度问题（Multi-ObjectiveJobShopSchedulingProblem,

MO-JSP）模型；对冠状病毒群免疫优化算法（CoronavirusHerdImmunityOptimizer,

CHIO）进行了改进并将其应用于求解多目标调度模型以发挥其应用价值。本文的研

究内容概述如下：

（1）针对冠状病毒群免疫优化算法求解优化问题时存在收敛精度低、速度慢和

易陷入局部最优等问题，提出了一种基于自我学习的混合CHIO算法（Hybrid

CoronavirusHerdImmunityOptimizer,HCHIO）。首先，在算法初始化阶段采用佳点

集映射，使得初始种群均匀地分布在有哪些信誉好的足球投注网站空间内从而增加种群的多样性；其次，在算

法中期设计了一种自我学习算子库，使得算法有针对性地对不同问题进行自我学习，

从而增强了算法的开发能力，大大增强了算法的收敛精度与收敛速度；最后，在算法

后期引入了多邻域有哪些信誉好的足球投注网站策略，提升了算法的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力。将所提算法与其他七种算

法在二十三个基准测试函数上进行仿真实验，结果证明了HCHIO具有良好的寻优性

能和鲁棒性。

（2）针对离散的作业车间调度问题，设计了一种基于工序的编码方式，将连续

变量转换成离散变量，以便算法可直接求解离散调度问题。针对十个标准算例分别在

SO-JSP（最小化最大完工时间）与MO-JSP（最小拖期、最小提前期和最小化最大完

工时间）上与其他算法进行了对比仿真实验，结果表明了HCHIO优于对比算法，进

一步验证了改进策略的可行性。

（3）以某汽车发动机零部件生产企业为案例背景，分析该企业在实际生产中的

调度问题，并将HCHIO算法应用于发动机零部件的生产车间调度。实验证明，HCHIO

算法能够有效降低生产的总成本。同时，使用Access软件建立了与企业生产调度相

关的数据库，并利用Matlab开发了适用于汽车发动机零部件加工的生产调度系统，

进一步展现HCHIO算法在实际生产中的价值和意义。

关键词：多目标问题；作业车间调度问题；冠状病毒群免疫算法；自我学习；佳点

集；多邻域有哪些信誉好的足球投注网站；调度系统

TheApplicationofHybridCHIOAlgorithmin

Multi-ObjectiveJob-ShopScheduling

Abstract

Productionschedulingplaysacrucialroleinindustrialproduction,asitisan

optimizationprocessthatconsidersvariousfactorstoachieveproductionobjectiv