基于粒子群算法的动态车间调度问题研究_吴再新

资 源 简 介

基于粒子群算法的动态车间调度问题研究_吴再新

详 情 说 明

在工业生产中，车间调度是一个复杂且关键的环节，直接影响生产效率和资源利用率。吴再新的研究聚焦于利用粒子群算法（PSO）来解决动态车间调度问题，为这一经典NP难问题提供了智能化的解决思路。

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过群体智能寻找最优解。该研究将调度问题转化为多维空间中的优化问题：每个粒子代表一个潜在调度方案，其位置向量对应工序排序和机器分配。算法通过迭代更新粒子速度和位置，逐步逼近最优调度方案。

针对动态特性，研究引入了实时响应机制。当出现紧急插单、机器故障等突发情况时，系统能快速重新初始化粒子群，保留部分优良解作为初始种群，显著提高动态环境下的收敛速度。实验表明，相比传统遗传算法，该方法在求解质量和计算效率上均有提升，特别适合多目标、多约束的柔性车间场景。

这项研究的价值在于将生物启发算法与运筹学问题深度结合，为智能制造中的实时调度决策提供了新思路。未来可探索的方向包括混合优化算法的设计，以及融入更多实际生产约束的模型改进。