摘 要: | 在经济全球化背景下,分布式制造和调度系统已成为大型农机生产企业的主流生产模式.针对农机生产过程中多品种小批量的生产特点,构建出一种分布式两阶段异构混合流水车间调度问题模型,提出了一种知识引导的分布估计算法,求解分布式异构混合流水车间调度问题模型的子问题:工厂分配、工件加工顺序和加工机器分配.改进的分布估计算法融合了多种启发式构造和随机方法进行种群初始化,并对候选解进行迭代优化,通过对求解问题的特性进行分析,提高关键加工阶段加工资源的利用率,对于不同规模的调度问题提出了相应的知识引导的强化机制和多种局部搜索策略.通过仿真实验,将提出的算法与其他三类算法进行对比,验证了改进的分布估计算法的有效性和稳定性.实验结果表明,利用调度问题特性引导算法的演化过程,可有效地提升知识引导的分布估计算法对于分布式异构混合流水车间调度问题的求解效率.
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