混合帝企鹅算法研究及其在水表排产中的应用.pdf

摘要

在生产全球化的背景下，经济发展十分迅速，制造企业的规模也越来越庞大。所

以，资源的利用、生产效率的提高，对企业的发展就显得格外重要。智能制造业领域

内，生产调度始终是一个关键且活跃的研究方向。这一过程涉及在多样化的制造环节

中合理分配有限的资源，旨在降低生产成本、减少资源的不必要消耗，并缩短产品生

产周期，从而提升企业的市场竞争力并确保企业获得最大化的经济利益。在众多调度

问题中，置换流水车间调度问题（PermutationFlowShopProblems,PFSP）是其中最

为基础的类型，针对这类问题已经发展出了大量的进化算法。在最近几年中，学术界

提出了众多新型的群体智能优化算法，这些算法显著提升了求解PFSP问题的效率和

效果，但是仍然存在较大的提升空间。因此，本文对帝企鹅优化算法（Aptenodytes

ForsteriOptimization,AFO）进行改进，并将其应用到PFSP领域中以实现其价值，本

文的主要研究如下：

（1）构建了面向多目标的水表零部件排产模型。根据水表零部件的生产的实际

情况，以最小化最大完工时间、最小拖期、最小提前期为目标构建水表零部件制造排

产模型。多目标水表零部件制造排产模型将多个目标考虑在内，使其更符合实际企业

的排产情况。

（2）设计了一种求解流水车间调度问题的混合帝企鹅优化算法（Hybrid

AptenodytesForsteriOptimization,HAFO）。首先，采用最小位置值的优先规则，对

调度问题的解进行编码，该算法在初始化种群阶段加入了基于NEH的启发式策略、

基于FAURE序列的生成策略进而提高初始解的质量与多样性。其次，在原始的帝企

鹅算法的基础上增加了基于量子旋转门的全局有哪些信誉好的足球投注网站算子，提升了全局有哪些信誉好的足球投注网站能力；在算

法迭代后期对50%最优个体加入了交换、逆转两种邻域操作，增强了算法的局部搜

索能力。在Car、Reeves以及Taillard标准测试集上进行仿真实验，结果表明所提算

法优于与之对比的其他群智能算法。最后，对某公司水表产品生产线上的排产问题进

行求解，实验结果表明所提算法在求解置换流水车间调度问题上的有效性。

（3）开发了面向水表零部件生产的排产系统。以某水表零部件制造企业为背景

构建实际案例，通过ACCESS建立与企业生产调度相应的数据库，使用MATLAB开

发出适用于水表零部件加工企业的生产调度排产系统，将HAFO作为该系统的排产

引擎，进一步体现了HAFO的实际生产价值与意义。

关键词：置换流水车间调度问题，多目标，NEH，量子旋转门，排产系统

HybridAptenodytesForsteriOptimizationandIts

ApplicationinWaterMeterProduction

Abstract

Inthecontextofproductionglobalization,economicdevelopmentisveryrapid,and

thescaleofmanufacturingenterprisesisbecomingincreasinglylarge.Therefore,the

utilizationofresourcesandtheimprovementofproductionefficiencyareparticularly

importantforthedevelopmentofenterprises.Inthefieldofintelligentmanufacturing,

productionschedulinghasalwaysbeenakeyandactiveresearchdirection.Thisprocess

involvestherationalallocationoflimitedresourcesindiversemanufactu