摘要：传统制造业切削参数优化与柔性作业车间调度优化通常独立进行,将切削参数与调度方案之间进行集成优化,能更好地解决车间高效低碳优化问题。以制造过程碳排放和最大完工时间为目标,建立切削参数与柔性作业车间调度高效低碳集成优化模型,提出一种改进的离散化引力搜索算法(IDGSA)求解机器切削参数与调度方案之间的协同优化问题。根据集成优化问题特性,首次设计了一种工件序列—机器序列—切削参数模式三层编码方式,并且不同的编码方式采用不同的初始化方法,保证初始解的质量以及多样性。针对集成优化问题的三层编码特性,提出一种新的竞选机制,竞选出最优双层序列,与精英质点的工件序列交叉产生新的质点,引导算法向真实Pareto前沿靠近;所提算法中采用多点交叉和变邻域搜索实现分散搜索与集中搜索有机平衡。通过对比改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和离散化引力搜索算法(DGSA),以及将提出切削参数可变的集成优化方法与3种切削参数不可变的优化方法进行对比,验证了所提改进算法的优越性和集成策略的有效性。

摘要：鉴于柔性作业车间调度问题(FJSP)是广泛存在于制造企业实际生产过程中的复杂NP-hard组合优化问题,针对FJSP的特点,结合Jaya算法与禁忌搜索算法的各自优势,提出一种改进Jaya算法求解该问题。在该算法中,根据离散的Jaya算法公式提出一种扩展离散Jaya算法操作机制,设计了Jaya迭代候选解集方法以及结合相似度和最大完工时间的选择策略,保证了种群的多样性并提高了Jaya算法的搜索能力;提出融合M.G.和N7两种邻域结构的禁忌搜索算法,使混合算法在分散搜索和集成搜索之间达到平衡。通过测试著名的FJSP基准问题,显示了所提算法在质量方面优于当前文献,并通过实验验证了算法的有效性和优越性。

摘要：置换流水车间调度问题(permutation flow shop scheduling problem,PFSP)广泛存在于流程和离散制造企业。本文提出一种改进的Jaya算法求解最小化最大完工时间为目标的PFSP。在改进Jaya算法中,设计了基于最优和最差个体的4种个体更新方案,通过4种邻域结构对个体进行局部搜索,并通过多样性控制策略来保证种群的多样性。采用改进Jaya算法分解求解Car、Rec和Taillard基准问题,并与其他算法进行比较,验证了所提算法的有效性。