基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

结合我国制造业实际生产状况，针对柔性作业车间跨单元调度问题，提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中，采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则；对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明：该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度，有效降低了算法时间复杂度，以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集，有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率，具有较好的优化性能，是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。