多目标优化视角下的车间智能排产算法设计：平衡效率、成本与资源负荷

在多目标优化视角下，车间智能排产算法需突破单一效率导向的局限，构建兼顾效率、成本与资源负荷的动态平衡机制。这种多维优化能力，成为应对多品种、小批量生产模式的核心技术支撑。
算法设计的首要环节是建立多目标函数体系。效率维度以生产周期最短化为目标，通过工序并行化编排压缩关键路径；成本维度聚焦物料周转、设备能耗等隐性支出，将工序切换成本、加班费用等量化为可计算参数；资源负荷维度则以设备利用率均衡为核心，避免某类设备长期满负荷运行而 others 闲置。三者通过权重系数耦合，形成适应不同生产策略的综合评价模型。
在求解机制上，混合智能算法展现出独特优势。例如，将遗传算法的全局搜索能力与禁忌搜索的局部优化能力结合，既能在解空间中广泛探索帕累托最优解集，又能对关键工序的资源分配进行精细调整。算法设计中需嵌入动态约束处理机制：当设备突发故障时，自动激活备用资源的约束松弛系数；当物料供应延迟时，通过工序拆分技术重新分配生产任务，确保多目标平衡不被剧烈扰动。
落地实践中，算法需与实时数据系统深度融合。通过物联网采集设备运行参数、物料库存数据，实时修正资源负荷约束；基于订单优先级变化动态调整目标函数权重，使排产方案在效率、成本与资源利用间保持动态平衡。某案例显示，采用该算法后，生产周期缩短 18% 的同时，设备负荷波动率降低 23%，综合生产成本下降 12%，验证了多目标优化在复杂制造场景中的实用价值。