基于改進NSGA-Ⅲ的低碳柔性作業車間調度優化

摘 要：隨著環境保護意識的提高和低碳經濟蓬勃發展，碳排放成本逐漸成為企業決策中必須考慮的重要因素。為實現碳排放成本、完工時間、拖期時長和機器負荷４個優化目標，本文建立了碳排放成本的高維目標柔性車間調度優化模型，并根據模型特點設計了一種基于生物激素調節機理的改進NSGA-Ⅲ算法。采用MATLAB軟件對實際生產數據進行模擬仿真，證明所提出的優化方法可在保證完工時間和總拖期時間不受影響的情況下，控制碳排放成本、提高設備效率，同時滿足工件加工工序的要求。

關鍵詞：碳排放成本；遺傳算法；高維目標優化；柔性流水車間調度；低碳經濟

中圖分類號：TP 18" " " 文獻標志碼：A

隨著柔性作業車間調度問題復雜性增加，采用多目標智能優化算法求解成為主流。范雅男[1]等人將改進粒子群優化算法應用到柔性流水車間調度問題中。WU[2]等人采用啟發式算法優化帶設備開關機與調速2種節能手段的設備能耗模型。LIU等[3]提出了改進合作粒子群算法，該算法求解規模比較大的生產調度問題的收斂速度更快，質量更高。楊冬婧[4]等人以總延遲時間最小化為目標，將作業車間能耗約束轉化為最小總能耗，建立車間調度模型，并設計了一種新型蛙跳算法。李丹[5]等人在遺傳算法中引入一種基于個體斜率的改進精英選擇方法，以求解高維目標柔性作業車間調度問題。宋佳容[6]等人使用3種鄰域規則改進的蟻群算法，求解以最大加工收益和最小碳排放總量為目標的柔性車間調度問題。……