基于蚁群优化与PROMETHEE方法的多目标柔性作业车间调度算法研究

《Sustainability》：Solving Multi-Objective Flexible Job Shop Scheduling Problem to Achieve Sustainable Manufacturing

　　# 摘要由于全球性挑战和扰动——如能源成本上升、资源和劳动力供应有限——多目标生产计划与调度近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。基于多个目标而非仅关注生产周期缩短来求解调度问题，已成为可持续制造的关键挑战之一。作业车间调度问题是著名的优化问题，属于NP-hard组合优化问题类别。除了调度本身固有的复杂性外，还必须考虑的各种准则（目标），如电能消耗、机器工作负荷和延迟交货，进一步增加了难度。因此，作业车间调度成为一个多目标优化问题。本文提出了MOFJSP-HUMANT算法，用于求解多目标柔性作业车间调度问题（MOFJSP）。所提算法基于蚁群优化元启发式和PROMETHEE多准则决策方法，形成了一种多目标优化的"先验"方法。如上所述，所提方法和算法能够基于三个准则——生产周期时间、电能消耗和机器工作负荷——搜索最佳折中生产调度方案，以支持可持续制造。该算法已在MOFJSP实例上进行测试，并讨论了结果以评估所提的MOFJSP-HUMANT框架，之后再应用于更复杂的工业环境。