并行协同共进化算法求解工人异构的柔性作业车间调度问题

为解决航空精密制造中高技能工人资源稀缺导致的调度瓶颈问题，研究人员提出并行协同共进化算法(PCCEA)，通过构建二维解表征库和关键机器评分机制，显著提升柔性作业车间调度问题(FJSPWH)的求解效率。实验证明该算法优于现有方法，为实际制造流程优化提供新范式。

　　

航空制造业作为高技术密集型产业，其精密结构件的生产涉及复杂的机械加工与装配流程。传统柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP)虽被广泛研究，但忽视了工人技能差异对生产效率的关键影响。在航空精密制造车间，高技能工人的稀缺性使得工人异构的柔性作业车间调度问题(FJSPWH)成为制约产能提升的瓶颈。该问题不仅需要考虑机器分配与工序排序，还需评估工人对不同设备的操作熟练度，其NP难特性使传统调度方法难以应对。

为解决这一挑战，来自上海电力学院自动化工程学院的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出并行协同共进化算法(Parallel Cooperative Co-evolutionary Algorithm, PCCEA)。该研究通过构建两种混合整数线性规划(MILP)模型，采用工序位置法和工序顺序法双重编码策略，将生产序列与资源分配方案分离优化。通过建立高质量解库实现方案智能匹配，并基于关键机器评分机制动态调整任务分配，最终在保证解质量的前提下显著降低计算复杂度。

关键技术方法包括：1) 二维解表征法降低问题维度；2) 基于历史信息的并行协同进化框架；3) 关键机器识别与任务重分配机制；4) 实际航空零件生产数据验证。研究选取某航空企业精密车间真实案例，对比6种基准算法进行验证。

问题特征分析
通过合并工人-机器组合维度，将三维调度问题转化为二维优化问题。设计双链编码方法避免无效解生成，其中工序链采用工序顺序编码，资源链包含机器和工人联合编码。

并行增强协同共进化算法
采用种群分治策略，工序子种群和资源分配子种群独立进化。通过参考解库保存优质工序序列与分配方案，利用匹配策略生成完整解。关键机器上的任务根据工人-机器评分矩阵重新分配，评分综合考虑加工时间与资源负载。

计算结果
在标准测试案例中，PCCEA相较遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)平均缩短makespan（最大完工时间）12.7%。实际生产案例显示算法可将月产能提升15.3%，验证其在复杂约束下的鲁棒性。

结论与讨论
该研究首次系统解决FJSPWH问题，其创新性体现在：1) 建立考虑工人技能差异的定量调度模型；2) 通过解空间降维显著提升搜索效率；3) 评分机制有效平衡全局探索与局部开发。算法已应用于某航空企业机翼骨架生产线，显著缓解了高技能工人资源约束。未来研究可扩展至多目标优化场景，进一步考虑工人疲劳度等动态因素。研究为智能制造背景下的人力-设备协同调度提供重要方法论支撑。