控制理论与应用

作者：王凌,吴玉婷,陈靖方,潘子肖

单位：清华大学 自动化系,清华大学 自动化系,清华大学 自动化系,清华大学 自动化系

关键词：赛汝(Seru)生产系统; 协同搜索; 知识驱动; 增强搜索; 调整策略

基金：国家自然科学基金项目(62273193)资助.

作为一种新型的生产模式, Seru系统能够兼顾柔性和效率且快速响应市场, 已在装配企业得到广泛应用.为了实现实际生产过程生产效率和劳动效率的协同优化, 本文研究以最小化最大完工时间和工人总劳动时间为目标的Seru系统多目标调度问题, 提出一种知识引导的协同进化算法. 首先, 将问题分解为Seru构造和Seru调度, 构造两个种群分别优化子问题. 同时, 设计种群规模的调整策略, 通过为有潜力的种群分配更多个体来提高协同搜索的效率. 进而, 通过分析问题的性质, 提炼规则性知识用于设计有效的搜索算子和重生成规则, 指导精英个体执行知识驱动的增强搜索, 从而进一步提升算法的局部开发能力. 通过数值仿真和统计性能对比, 验证了算法各设计环节的有效性, 并取得了显著优于现有最新算法的多目标调度优化性能.

来源：2024年第6期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2024年第6期