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🔥 内容介绍
一、技术背景与核心目标
分布式置换流水车间调度（Distributed Permutation Flow Shop Scheduling Problem, DPFSP）是智能制造与柔性生产领域的核心优化问题，其本质是将
n
个工件分配至
m
个并行流水车间（每个车间含
k
个串行加工工位），在满足 “每个工件在各车间加工顺序一致”（置换特性）、“工位加工无冲突” 等约束条件下，优化生产调度指标。随着全球化生产与分布式制造模式的普及，DPFSP 需同时解决 “工件 - 车间分配” 与 “车间内工件排序” 的双重优化难题，属于典型的 NP-hard 问题。
传统求解方法存在明显局限：精确算法（如混合整数规划）在工件 / 车间规模增大时易陷入组合爆炸，计算复杂度呈指数增长；基础启发式算法（如 NEH 算法）、传统智能优化算法（如遗传算法、模拟退火）存在收敛速度慢、易陷入局部最优、全局探索能力不足等缺陷。黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）作为新型群体智能优化算法，模拟黏菌的觅食与蔓延行为，具备结构简单、鲁棒性强的优势，但原始 SMA 在处理高维调度问题时，仍存在后期收敛停滞、局部搜索精度不足的问题。
本文提出混沌增强领导者黏菌算法（Chaos-Enhanced Leader Slime Mould Algorithm, CELSMA） 用于 DPFSP 求解，核心目标是：通过引入混沌映射增强种群多样性、设计领导者机制引导搜索方向，提升算法的全局探索与局部开发能力，实现以 “最小化最大完工时间（Makespan）” 为核心目标的高效调度方案优化，同时兼顾生产能耗、设备负载均衡等次级目标，为分布式制造系统的高效运行提供技术支撑。
二、DPFSP 问题建模与约束条件
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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