개선된 이산 입자 군집 알고리즘을 기반으로 한 핸들링 및 설정 시간이 포함된 유연한 작업장 스케줄링 문제에 대한 연구

맞춤형 제조의 점진적인 출현과 함께, 지능형 제조 시스템이 널리 채택되었으며, 이에 따라 지능형 스케줄링과 관련된 문제에 대한 연구 관심이 급증했습니다. 본 연구에서는 스마트 제조 및 주문 제작 요구사항에 맞춘 다중 장비 작업 센터 생산 환경에서 설정 시간, 핸들링 시간 및 처리 시간이 포함된 유연한 작업장 스케줄링 문제(FJSP)를 연구합니다. 최대 완료 시간, 기계 조정 횟수, 처리된 작업 수 및 기계의 총 부하를 최소화하는 최적화 목표를 가진 수학적 모델을 구성하고, 파레토 최적화 및 비선형 적응 관성 가중치 전략을 기반으로 하는 개선된 이산 입자 군집 알고리즘을 제안하여 모델을 해결합니다. 모델 특성과 알고리즘 기능을 통합하여 더 높은 품질의 초기 개체군을 생성하기 위한 하이브리드 초기화 방법을 설계합니다. 다음으로, 세 가지 교차 분산 연산자를 사용하여 입자 간 정보 공유를 유지하기 위해 입자 위치 업데이트를 구현합니다. 그 후, 15개의 FJSP 테스트 인스턴스를 테스트하고 분석하여 이 알고리즘의 성능 효율성을 검증합니다. 마지막으로, 처리 시간, 설정 시간 및 핸들링 시간이 포함된 FJSP 테스트 예제를 설계하여 다목적 FJSP를 해결하기 위한 설계된 알고리즘의 실행 가능성 및 효과성을 검증합니다.