多种群遗传算法

拖期减六成

通过厂间贪婪插值邻域与子区域协同进化，实现并行机分布式混合流水车间多目标调度的高效求解。

Cui, Hanghao · 李新宇 · 高亮 · 张春江

International Journal of Production Research 2023

参数信息

最大完工时间降低

40 %

总拖期降低

60 %

测试实例数

120

技术优势

搜索更快

针对工厂间作业转移设计了贪婪插入邻域及快速移动评价方法，避免了盲目交换，大幅提升局部搜索效率。

解更全面

多种群分区协同进化保持种群多样性，结合概率重初始化防止早熟，使算法在解的分布广度上表现更优。

准时率更高

在聚酯薄膜制造案例中总拖期降低60%，显著改善订单准时交付能力。

应用场景

• 生产调度优化：可直接嵌入现有MES，为带不相关并行机的多工厂车间快速生成兼顾完工时间与拖期的调度方案。
• 分布式制造系统：通过工厂间作业插入邻域实现跨厂协同，改善分布式制造中负载不均与交付延迟。
• 混合流水车间调度：专门处理各阶段存在不相关并行机的混合流水车间，是实际产线升级调度的直接工具。
• 智能优化算法：集成了针对问题结构的邻域设计和多种群协同策略，可作为此类调度问题的算法基线。