禁忌搜索算法赋能车间排产：解决复杂约束问题的新思路

禁忌搜索算法赋能车间排产：解决复杂约束问题的新思路
车间排产常面临设备产能、工序依赖、物料供应、订单优先级等多重复杂约束，尤其在多品种、小批量生产模式下，静态排产方案极易因突发扰动失效。禁忌搜索算法凭借其记忆机制与智能寻优特性，为破解这类动态约束难题提供了创新路径。
该算法的核心逻辑在于模拟人类决策中的 “规避重复失误” 机制。通过构建 “禁忌表” 记录近期搜索过的解空间，算法能有效避免陷入局部最优解的循环，同时通过 “藐视准则” 保留优于当前最优解的禁忌方案，兼顾探索广度与寻优精度。在车间排产场景中，这种机制可精准应对三类核心约束：
资源冲突约束：当多工序竞争同一设备时，算法通过邻域搜索（如工序顺序交换、设备分配调整）生成候选方案，禁忌表快速排除已验证的冲突组合，优先探索设备负荷均衡的解。
动态扰动响应：面对紧急插单或设备故障，算法无需从头计算，而是以当前排产方案为起点，通过禁忌表跳过无效调整方向，聚焦于工序拆分、替代设备匹配等可行路径，将方案重构时间压缩 50% 以上。
多目标平衡约束：在 “最短周期” 与 “最低成本” 目标冲突时，算法通过自适应禁忌长度（重要工序调整禁忌期更长）保护关键路径，同时探索非关键工序的优化空间，最终输出帕累托最优解集供决策者选择。
实践中，禁忌搜索算法需与实时数据系统联动：通过物联网采集设备状态、物料库存等实时数据，动态更新约束条件权重；当工序延误超阈值时，自动触发新一轮邻域搜索。这种 “感知 – 决策 – 迭代” 闭环，使排产方案既能满足刚性约束，又能适应柔性制造的动态需求，显著提升了生产系统应对复杂场景的韧性。