【摘 要】
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目前中国经济持续高速增长,制造业作为我国经济发展的重要组成部分,正在由传统生产模式逐渐向智能化、先进化的方向加快转变。线缆生产车间作为我国传统制造业中的典型场景,到目前位置,仍有企业使用较为落后的人工排产方式进行管理,依靠人工经验进行调度分配,其主观随意性大,容易导致生产效率低下和企业资源浪费,而使用智能算法方式进行的排产,则能够根据所设置的目标函数进行优化,避免人工排产所产生的缺陷。本文以线缆生
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目前中国经济持续高速增长,制造业作为我国经济发展的重要组成部分,正在由传统生产模式逐渐向智能化、先进化的方向加快转变。线缆生产车间作为我国传统制造业中的典型场景,到目前位置,仍有企业使用较为落后的人工排产方式进行管理,依靠人工经验进行调度分配,其主观随意性大,容易导致生产效率低下和企业资源浪费,而使用智能算法方式进行的排产,则能够根据所设置的目标函数进行优化,避免人工排产所产生的缺陷。本文以线缆生产车间中的柔性流水车间生产调度问题为研究对象,对企业中最常考虑的最小化最大完工时间和最小化提前/拖期成本作为目标函数,建立面向工件分批数量不相等的多目标优化模型,提出改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,I-NSGAⅡ）。本文的主要工作内容与创新点如下:（1）针对线缆生产车间的柔性流水车间生产调度问题,考虑工件分批数量不相等的应用场景,建立面向工件分批数量不等的多目标优化数学模型。该模型提出的不等长染色体的编码方案,采用固定长度和变长度的染色体分别对机器和作业进行编码,并设置随机交叉位点对染色体进行交叉和变异操作,以保证种群的正常进化。同时,在种群迭代进化过程中,提出一种基于自适应分层选择的精英档案保留策略,根据比例函数关系从每个非支配层中选取部分优秀个体对精英档案种群进行更新,以提升迭代过程中产生最优解种群的比例。最后采用测试函数对I-NSGAⅡ进行验证与对比分析。实验结果表明,INSGAⅡ较NSGAⅡ算法在解集分布的均匀性与广泛性方面更优。（2）将（1）中提出的不等长染色体编码方案与基于自适应分层选择的精英档案选择策略结合的I-NSGAⅡ运用于实际线缆生产车间调度问题中。首先使用测试算例进行验证对比,之后再通过生产实例进行测试,并对算法中的多个参数进行对比,求解出一组满足线缆实际生产问题的最优参数组合。实验结果表明,I-NSGAⅡ较NSGAⅡ在测试实例和生产实例的求解中均表现出了较好的效果。
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