【摘 要】
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经济全球化背景下,制造企业为了应对市场不断产生的新要求,如更短的产品交付时间或者增加产品种类等,必须设计实现更加具有竞争力的智能制造系统。车间调度作为制造系统的重要组成部分,一直是学术界和工程应用领域研究的热点。设计有效的调度方案帮助企业降低生产成本、提高生产效率已成为工业界和学术界亟待解决的“卡脖子”问题。流水车间调度问题因其复杂性、多约束性、多目标等特点,已被证实是一类典型的NP-难问题。随着
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经济全球化背景下,制造企业为了应对市场不断产生的新要求,如更短的产品交付时间或者增加产品种类等,必须设计实现更加具有竞争力的智能制造系统。车间调度作为制造系统的重要组成部分,一直是学术界和工程应用领域研究的热点。设计有效的调度方案帮助企业降低生产成本、提高生产效率已成为工业界和学术界亟待解决的“卡脖子”问题。流水车间调度问题因其复杂性、多约束性、多目标等特点,已被证实是一类典型的NP-难问题。随着人工智能优化技术的发展,元启发式算法通过高效的最优解搜索机制已逐渐取代传统优化方法成为求解车间调度问题的主流方法。关于流水车间生产调度问题的理论和优化算法的研究具有重要的研究意义和实际应用价值。水波优化算法（water wave optimization algorithm,WWO）是受浅水波理论启发而提出的新型元启发式算法。因其独特的运行机制和高效的全局搜索能力近年来受到研究者的广泛关注。本文首先对传统的WWO展开研究,分析了算法的三种基本操作算子和运行机制。通过提出高效的改进策略来平衡算法的全局搜索和局部搜索,改善算法的搜索能力。并且,将WWO成功运用到带有不同约束条件的流水车间调度问题中。本文的主要研究内容和工作如下:（1）WWO中的群体智能的机制是一个随机过程,这就导致了算法易陷入局部最优,收敛速度比较慢等缺点。针对该问题,本文提出了一种基于知识驱动的双种群协同的水波优化算法（A Dual-Population Cooperative Water Wave Optimization Algorithm with Knowledge-Driven Learning Mechanism,DCLWWO）。候选解携带的搜索信息被总结为三种知识来改进DCLWWO的个体变异策略。并设计了两个种群。在进化过程中,子种群间不断地进行信息的交互与共享。将改进的学习机制与不同类型子种群的搜索操作相结合,增强了算法的自学习和自适应能力。算法参数的校验,操作策略的有效性以及DCLWWO的性能都基于IEEE CEC2017基准测试集进行了分析。实验结果表明DCLWWO的性能优于WWO、WWO变体及其他先进的元启发式算法。（2）针对阻塞流水车间调度问题（Blocking flow-shop scheduling problem,BFSP）,本文提出一种以最大完工时间(Makespan或8（6）)为指标的集成离散水波优化算法（An Ensemble Discrete Water Wave Optimization Algorithm for the Blocking Flow-Shop Scheduling Problem with Makespan Criterion,EDWWO）。在EDWWO中,为了满足初始种群高稳定性和高质量的要求,提出了一种新的构造启发式算法。该启发式算法基于一个新的调度规则,并与当前被广泛使用的NEH方法相结合。WWO的特性被深入探讨,且有效的技术策略,如传播操作的数据驱动机制、在碎浪操作中引入了基于可变邻域搜索框架的块移位算子和折射操作阶段设计的扰动策略被使用来提高EDWWO在求解BFSP时的性能。在实验设计的基础上,对EDWWO中算子和参数的有效性进行了分析和校准。最后,采用著名的Taillard基准集来评估所提出的算法性能,并与其他五种具有代表性的算法进行了比较。同时,通过Friedman检验和Wilcoxon检验对结果的统计有效性进行了检验。统计结果表明EDWWO是求解BFSP的有效方法。（3）针对分布式装配阻塞流水车间调度问题（Distributed assembly blocking flow-shop scheduling problem,DABFSP）,提出了一种具有问题特性知识的水波优化算法（An Effective Water Wave Optimization Algorithm with Problem-Specific Knowledge,KWWO）来求解该问题,并以总延迟（Total tardiness,TTD）为优化目标。通过将新的调度规则与基于插入的改进步骤相结合提出了一种构造启发式算法（KBNEH）来获得高质量的初始解。在KWWO的各操作阶段使用了不同的策略,如重新设计的破坏重组操作、可变邻域搜索策略（VNS）框架下的四种局部搜索方法和路径重链策略来提高算法的性能。此外,基于900个小型基准实例和810个大型基准实例,KWWO与在此类问题上具有竞争力的方法进行了综合的对比实验。综合实验结果来看,KWWO的算法性能相比于对比算法的性能提高了1到4倍,这表明KWWO是解决DABFSP的有效方法。
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