粒子—遗传算法在光缆车间调度应用研究

摘 要：针对光缆制造生产车间调度算法收敛速度慢、效率低下的问题，提出一种粒子-遗传算法（Particle Genetic Swarm Algorithm，PGSA），该算法基于精英竞争策略，选择适应度好的个体进行交叉，在选择适应度值好的个体的同时，有概率的选择适应度值差的个体，提高种群的多样性。以某公司光缆生产车间调度为例，使用MATLAB对该车间调度问题进行仿真，仿真实验结果表明该光缆生产车间调度算法具有较高的效率。

关键词：工业4.0；粒子-遗传算法；光缆生产车间调度

1 引言

随着工业4.0[1]的提出，以及通信建设需求的形势下，我国的光缆制造产业迎来了巨大的挑战和机遇，企业的生产和技术实力也迅速发展壮大，中国已成为当今世界最大的光纤光缆制造国家。

生产调度问题，因其研究具有较大的工程价值和现实意义，目前国内外已有很多学者研究结合实际生产方面的应用。花季伟等人[2]利用串行的蚁群算法与遗传算法结合获得多班组资源优化分配可行解，从而得到钢构件的最优调度分配方案。张建辉[3]将遗传算法进行实数编码，从而对线缆产品的成组生产调度进行优化，提高机器的利用率，与此同时，缩短了最大完工时间。李黎[4]通过采用一种启发式调度算法，在对生产系统进行瓶颈分析的基础上，对电缆车间的调度问题进行优化，提高了求解效率和质量。Li等人将迭代贪婪算法嵌入到果蝇优化算法里，增强了算法的开发和探索能力，从而优化炼钢调度问题，提高了调度效率，在诸多调度问题上体现了良好的应用，但是在光缆生产车间的调度，研究的学者却很少。……