基于差分进化算法的FMS中机器与AGV同时调度方法

针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。