基于累积前景理论的最优觅食算法求解多目标流水车间调度问题
来源：计算机集成制造系统杂志2022年第3期北京时间：
作者：朱光宇, 丁晨
单位：福州大学机械工程及自动化学院
摘要：针对高维多目标置换流水车间调度问题,以最大的完工时间、最大的延迟时间、库存成本和拖期成本为最小化优化目标,提出基于累积前景理论的最优觅食算法(CPT-OFA)求解该问题。算法将灰色关联分析法、信息熵理论和累积前景理论融合,通过设置参照点、确定价值函数和属性权重的方式来建立Pareto解的综合前景价值模型,利用信息熵理论计算各目标的评价权重。以价值的大小来判断Pareto解的好坏,将该值作为最优觅食算法的适应度值来引导算法进化。在标准最优觅食算法的基础上,引入逆向搜索机制来避免陷入局部最优解,增强种群的搜索能力,建立改进的最优觅食算法。通过仿真实例实验及生产案例,表明CPT-OFA算法的寻优性能明显优于3种较为新颖的多目标优化算法,且在多目标置换流水车间调度问题上能够获得较高质量的Pareto解。
关键词：置换流水车间调度,累积前景理论,最优觅食算法,前景价值,多目标优化
基金资助：工信部2016智能制造应用资助项目(工信部联装(2016)213号);CAD/CAM福建省高校工程研究中心开放基金资助项目(K201704)。
