车间智能排产算法对比：遗传算法、模拟退火与粒子群优化的适用场景分析

车间智能排产中，遗传算法、模拟退火与粒子群优化算法因原理差异，适用场景各有侧重。以下从算法特性出发，结合排产需求场景进行对比分析：
一、遗传算法：复杂多约束场景的全局寻优
遗传算法模拟生物进化的 “选择 – 交叉 – 变异” 过程，通过种群迭代保留优质解，擅长处理多目标、多约束的复杂排产问题。
适用场景：多品种混线生产（如同时处理数十种产品的工序排序）、存在设备 / 人员 / 物料多重约束的场景（如某工序必须使用特定设备，且受物料到货时间限制）。
优势：能在解空间内广泛搜索，避免局部最优，尤其适合需要平衡设备利用率、生产周期、订单优先级等多目标的场景。
局限：迭代次数多，实时性较弱，对突发插单等动态调整响应较慢。
二、模拟退火算法：动态扰动下的快速适配
模拟退火算法源于物理退火原理，通过控制 “温度” 参数逐步降低随机搜索概率，兼顾全局探索与局部优化。
适用场景：存在动态扰动的排产场景（如设备突发故障、紧急订单插入）、中小规模订单的工序调整（如单条生产线的日计划微调）。
优势：对初始解依赖性低，能快速跳出局部最优，在动态变化中高效生成可行方案（如设备故障后 10 分钟内重新分配工序）。
局限：大规模复杂排产中易陷入计算瓶颈，全局寻优能力弱于遗传算法。
三、粒子群优化算法：简单约束下的高效收敛
粒子群优化模拟鸟群觅食行为，通过粒子间信息共享迭代寻优，收敛速度快，计算成本低。
适用场景：单一产品线的批量生产（如标准化产品的连续工序排产）、约束条件简单的场景（如仅需考虑设备产能，无需复杂工艺依赖）。
优势：参数少、易实现，能快速收敛至较优解，适合对实时性要求高的场景（如生产线小时级计划调整）。
局限：复杂约束下易早熟收敛（陷入局部最优），难以处理多目标平衡问题。
总结：场景选择建议
多品种、多约束、多目标的复杂排产优先选择遗传算法；
动态扰动频繁、需要快速调整的场景适合模拟退火算法；
简单约束、单一目标、对实时性要求高的场景可采用粒子群优化算法。
实际应用中，三者常结合形成混合算法（如遗传算法 + 模拟退火），以互补短板，覆盖更复杂的排产需求。