考虑低碳的柔性作业车间调度问题研究
第6期2018年6月组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool &Automatic Manufacturing Technique
No.6Jun.2018
文章编号:１００１－226５（2０１s)０6－０１6s －０５ DOI：１０．１３４62/ｊ．cnki．mmｔamｔ．2０１s．０6．０４2
收稿日期:2０１7－１０－０５;修回日期:2０１7－１１－22
*基金项目:2０１6省社科青年项目（FＪ2０１6C０４９)；2０１6年福建省中青年教师教育科研项目（ＪＡS１6００s０)
作者简介:杨立熙（１９7０ )，男，福建福安人，福州大学副教授，博士，研究方向为生产运作管理，（E －maiｌ)yangｌixi＠qq．com；通讯作者：王秀萍
（１９９2 )，女，福建明溪县人，福州大学硕士研究生，研究方向为生产运作管理，（E －maiｌ)s０４９５662５＠qq．com三
考虑低碳的柔性作业车间调度问题研究*
杨立熙,王秀萍
（福州大学经济与管理学院，福州 ３５０１０s )
摘要:针对面向绿色制造的车间调度问题,将低碳因素作为影响因子考虑到模型中,构建低碳生产下的多目标柔性作业车间调度模型,并提出改进的免疫遗传算法求解模型三算法改进初始种群的形成机制,以提高收敛速度和改善求解质量,采用合理的选择策略机制二交叉和变异方式,结合记忆库设计熵值移除法筛选Paｒeｔo 解集,以提高算法的搜索能力和避免算法陷入早熟三运用MＡTLＡB 编程运算实例,实验结果表明,该方法能够有效地解决了绿色制造中低碳的多目标调度优化问题三关键词:低碳;柔性作业车间调度;免疫算法;遗传算法中图分类号:TH１22;TG５０6 文献标识码:Ａ
Research on Flexible Job Shop Scheduling Problem Considering Low Carbon
YＡNG Li-xi，WＡNG Ｘiu-ｐing
（ScｈooｌoｆEconomics and Managemenｔ，Fuzｈou Univeｒsiｔy，Fuzｈou ３５０１０s，Cｈina)
Abstract ：For the scheduling problem of green manufacturing ，considering the low carbon as factor ，we construct a multi-objective flexible job shop scheduling model under low carbon production ，and put forward an improved immune genetic algorithm to solve the model.The algorithm improves the formation mecha-nism of the initial population to speed up the convergence and improve the quality of the solution ，and uses reasonable strategy of the selection ，the crossover and the mutation ，and then design entropy removal method combine with memory bank to filter Pareto solution set ，which can improve the search ability of the algo-rithm and avoid https://www.wendangku.net/doc/389652534.html,ing MATLAB programming example ，the experimental results show that the method can effectively solve the multi-objective flexible job shop scheduling problem of low-carbon manu-facturing in green manufacturing.
Key words ：low carbon ；flexible job shop scheduling problem ；immune algorithm ；genetic algorithm
0 引言
随着资源危机问题的日益突出，绿色制造逐渐成为现代制造业的热点之一，实施绿色制造的过程中，车间调度不仅仅影响企业的生产效率，更是影响企业的耗能问题，但是，国内外对于将绿色制造作为生产制造关键技术之一的车间调度研究不多三当前，He Yan 建立面向绿色制造的机械加工系统优化调度模型[１]；潘全科建立了面向绿色制造的Peｔｒi 网模型[2]；Beｒｌin 提出考虑生产计划和废物流最小化的生产调度方法[３]三虽然研究者们开始重视研究面向绿色制造的车间调度，但是在车间调度类型中对柔性作业车间调度的研究相对较少，因此，本文将重点研究面向绿色制造的柔性作业车间调度问题三
柔性作业车间调度问题（Fｌexibｌe ｊob-sｈoｐscｈedu-ｌing ｐｒobｌem，FＪSP)需要确定工序加工顺序和机器分配，是复杂的NP-ｈaｒd 问题三目前，求解FＪSP 的算法主要有遗传算法二粒子群算法二蚁群算法二禁忌算法等[４-９]，其中，遗传算法是应用最广泛的一种算法三奇晓宁等采用遗传算法求解将质量二环境影响作为影响
因子的多目标FＪSP [１０]；蒋增强等使用基于血缘变异的改进NSGＡ-II 遗传算法求解低碳策略下的多目标FＪSP [１１]；张国辉等提出改进的遗传算法求解低碳生产下的双目标FＪSP [１2]；Migueｌ使用遗传算法求解能耗和完工时间的双目标FＪSP [１３]；学者们采用单一的遗传算法求解多目标FＪSP，很难避免遗传算法存在着易早熟二快速收敛等问题三唐立力提出改进的候鸟优化算法求解能耗最小化的单目标FＪSP [１４]，虽然采用的新型算法，但求解单目标FＪSP 是脱离现实生产的，实际生产调度不会只优化一个目标，而是同时面临多个目标三为了克服上述问题，本文考虑碳排放量和完工时间的双目标FＪSP，提出改进的免疫遗传算法对优化目标进行改善三其中，本文算法引入抗体浓度调节机制和记忆库等操作，通过免疫算法的全局寻优能力和保持多样性能力来弥补遗传算法的不足，实验结果表明，改进的算法在求解质量得到改善，全局搜索能力得到提高三
1 考虑低碳的FJSP 模型的建立
1.1 描述FJSP
FＪSP 可具体描述为：假设有n 个工件和m 台机
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