针对某压铸自动化生产线调度的实际需求,考虑运输机的速度对生产调度和环境的影响,以设备总空闲时间、设备负荷均衡、产出零件数和运输机等待时间为优化目标,建立压铸自动化生产线多目标并行机调度数学模型,提出一种求解多目标并行机调度的改进的粒子群算法。通过引入动态惯性权重、个体极值和群体极值的扰动、建立极值库,提高粒子群算法的全局寻优能力。通过模拟退火算法对粒子进行局部优化,避免算法提前收敛。最后,通过实验验证了算法的有效性。

针对标准遗传算法收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,采用基于工序的编码和活动解码方式,采用自适应策略设计交叉算子和变异算子,并将极值优化算法作为一种新的变异算子对标准遗传算法进行了改进,最后通过实验验证了改进后算法的有效性.