基于多目標果蠅算法面向低碳的車間布局與調(diào)度集成優(yōu)化.pdf

1、低碳制造能夠有效降低溫室氣體的排放，而車間布局和調(diào)度是影響制造過程碳排放的重要環(huán)節(jié)，為了降低制造過程的碳排放，本文深入分析了車間布局和調(diào)度對制造過程碳排放的影響，以及車間布局與調(diào)度之間的關(guān)系。針對多行排列的加工車間，提出一個以制造過程總碳排放和完工時間最小為優(yōu)化目標的車間布局與調(diào)度集成優(yōu)化模型。
　　為了求解本文的模型，設計了一種改進的多目標果蠅優(yōu)化算法（Multi-objective Fruit Fly Optimization

2、 Algorithm,MFOA）。設計了一種基于混合步長的嗅覺搜索，引入了全局協(xié)作機制，并將非支配等級排序方法引入多目標果蠅優(yōu)化算法。
　　用算例驗證了基于混合步長的嗅覺搜索可以提高MFOA的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性，并驗證使用混合步長的嗅覺搜索的MFOA的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性能夠滿足本文研究的需要。最后，將本文提出的集成模型與車間典型的機群式布局下的以車間制造過程總碳排放和完工時間最小為優(yōu)化目標的調(diào)度優(yōu)化模型的優(yōu)化結(jié)果，以及以搬運過程碳排放