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考虑行为偏好的人机协同柔性作业车间调度问题研究

吴斌, 任娇娇   

  1. 南京工业大学, 211816
  • 收稿日期:2026-01-22 修回日期:2026-07-19 接受日期:2026-08-28
  • 通讯作者: 吴斌

Research on Human-Machine Collaboration in Flexible Job Shop Scheduling Considering Behavioral Preferences

  1. , 211816,
  • Received:2026-01-22 Revised:2026-07-19 Accepted:2026-08-28

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摘要： 工业5.0时代，传统制造业正逐渐向“人本智造”的新型制造模式转型。针对人机协同柔性车间调度存在对工人技能、偏好考虑不全面及算法求解性能不足等问题，本文构建了最小化最大完工时间、总能耗和最大化工人满意度的多目标优化模型，并提出融合深度强化学习的改进模因算法。该算法通过多策略协同初始化生成高质量初始种群，借助多层协同搜索算子实现多维度协同优化，利用深度强化学习机制动态调整局部搜索策略。仿真实验结果表明，改进算法在超体积指标上较对比算法平均提升6.8%-8.1%，世代距离平均降低22.1%-35.3%，工人满意度指标显著提升19.1%–24.7%，本研究为人本智造的发展提供了新思路。

关键词: 人机协同, 柔性车间调度, 改进模因算法, 前景理论