本文是一篇工程管理论文，本文构建的模型还是在相对理想的条件下所构建的，但是在实际的生产过程中存在着众多约束条件，如时间约束、资源约束、技术约束和空间约束等。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
制造业在国民经济体系中处于重要的地位，同时它也是衡量国家之间发展水平强弱的重要评判标准之一。近年来，随着全球大数据、互联网的发展，信息技术不断地与制造业相结合，这使得传统的生产模式受到一定程度上的冲击，出现生产率下降、生产成本上升、生产灵活性不足等问题[1]。由于传统的生产模式在如今的发展当中产生了诸多问题，国外正在如火如荼的展开新一轮工业革命。在此形势下，我国制造业想要在激烈的全球市场竞争中脱颖而出，就要紧跟发展趋势，对以往的生产模式进行转变，努力实现工厂智能化。在《中国制造2025》[2]中提出将能智能制造作为重点工程，推动智能制造、绿色制造等制造方式的创新，并逐步实现工厂装备自动化，与智能制造相关的行业覆盖面也越来越广。面对我国在发展过程中出现的问题与挑战，需要打破固有的思维模式，以往的粗放式生产模式已不适合如今的发展，我国应该将智能制造与以往的大规模生产模式相结合，形成具有中国特色的制造业模式。
随着智能制造业的发展，企业为了进一步的降低生产成本，将工厂分别建立在生产成本低廉的不同地区，借助信息技术合理利用不同工厂之间所拥有的生产资源，生产出高质量且低成本的产品。另外，由于全球经济一体化逐渐加深，企业能够在全球范围内寻找最优的市场和生产条件，以实现市场的拓展和供应链的优化。因此，诸多企业逐渐走向国际化，根据市场需求和成本考虑，在不同地理位置建立工厂以实现灵活的生产安排，提高生产响应能力。
由此可见，分布式制造逐渐被企业所利用，分布式制造可以推动制造业向更加智能、灵活和可持续发展的方向，生产模式在信息技术的加持下由传统的集中式生产逐渐转变为分布式生产是当今发展的趋势[3]。分布式柔性作业车间调度问题的研究源于对现代制造业生产效率和资源利用率的要求，通过合理的任务分配和调度来优化生产过程，提高竞争力和效益。
1.2 文献综述
1.2.1 分布式柔性作业车间调度问题研究现状
（1）柔性作业车间调度问题研究现状
柔性作业车间调度问题是在柔性制造系统中对多种资源和任务类型的生产任务进行合理调度安排，该问题的要解决的核心问题是任务和资源之间的匹配关系[8]。在柔性制造系统中，任务可能存在不同的工序、加工时间和要求，而资源则可能具有不同的可用时间和能力，为了达到最佳调度效果，需要制定合适的调度策略和算法。在FJSP的研究中，分为单目标柔性作业车间调度问题以及多目标柔性作业车间调度问题。
单目标柔性作业车间调度是指在柔性作业车间中，通过优化一个单一的目标函数来进行任务和资源的调度安排。Nouri[9]等人在混合启发算法的基础上，提出了分簇多智能体模型，在初始种群生成时采取不同的策略，大幅度提升了初始解种群的质量，用于更好解决FJSP。Zhang[10]等人为了更好的解决FJSP，提出改进GA算法。通过采用全局和局部选择两种不同的策略，力求获得质量较高的初始种群，同时为了更加简单的编码与解码设计了一种双层编码方式，并针对双层编码设计了交叉和变异算子。张国辉[11]等人为了加快算法的收敛速度，针对以最大完工时间最小化的FJSP，设计了一种全新的方式用来初始化种群。张超勇[12]等人针对FJSP的特点，提出改进GA算法。设计了一种基于工序的扩展编码，并针对编码采用了一种主动调度的解码方式。同时为了改善GA早熟收敛的问题，采用将精英保留策略与子代生成模式相结合的方法。李修琳[13]等人为解决FJSP，提出混合群智能算法，在人工蜂群算法的基础上，将模拟退火算法融入到观察蜂的搜索当中，用来提高算法搜索的精度。姜天华[14]等人针对FJSP提出一种混合灰狼算法，为了建立连续空间与离散空间两者之间的映射关系，采用两段式编码的方式，并加入邻域搜索策略以及遗传算子，加强算法局部搜索能力的同时提高算法的全局搜索能力。宁桂英[15]等人在解决FJSP时提出了一种混合差分进化算法，采用一种双向变异策略，差分变异与遗传变异的采用是通过概率来控制的，并设计了符合变异方式的编码，同时对交叉操作也进行了改进，提高算法的性能。
第二章 相关理论概述
2.1 车间调度问题相关概述
2.1.1 车间调度问题概念
调度问题从宏观的范围上来看，是指如何在满足约束条件的情况下对有限的资源进行调度来完成任务。这里资源包括，人力、资金、材料等，所要完成的任务也是各不相同。生产调度问题仅仅是针对于生产作业中出现的矛盾与不平衡，通过对生产活动以及生产资源的调节，使生产单位以及各个生产环节相互协调，它的目标是以最低的成本和最短的时间完成生产任务，最大可能的实现最优生产。对生产调度问题的研究起到保证生产活动协调有序进行的作用，是生产作业计划得以实现的一种重要的方式。生产调度一般是在更高的层面上进行的，涵盖了整个生产过程中的各个环节，包括不同车间或不同生产线之间的协调。车间调度则是在具体的车间内进行的，主要是对车间内部的各个工序和任务进行排程和安排，是指在具体的车间内对任务进行安排和管理的过程，主要考虑车间内的资源利用率、作业顺序、作业时间等因素，尽可能提高车间的生产效率[61]。通常涉及到具体的车间设备和工序之间的关系，确定每个工序的开始时间、结束时间和交接时间等。生产调度问题的研究最早始于上世纪50年代，它较高的研究价值也受到了国内外学者的广泛关注，而车间调度问题又是生产调度问题中较早出现并被广泛研究的一类问题。
2.2 分布式柔性作业车间相关概述
2.2.1 分布式柔性作业调度问题概念
DFJSP是一种复杂的生产系统布局形式，由多个分布在不同位置的车间组成。每个车间都拥有一组机器和任务，任务需要在车间的机器上进行加工。通过有效的分配和调度来实现优化目标，该问题是FJSP的扩展[77]。
分布式柔性作业车间的主要优势之一是柔性生产。在每个车间内，机器可以根据任务的要求进行灵活的生产调度[78]。这种柔性生产能够适应不同的产品类型和生产需求，提高生产效率和适应性。同时，每个车间拥有自己的机器和任务，可以通过在本地车间内进行任务调度和资源分配，最大程度地减少资源的空闲时间和等待时间，以优化资源的利用率和降低资源的浪费。
另一个重要的优势是分散决策。由于车间被分布在不同的位置，决策可以分散在各个车间中进行。这种分散决策可以加快决策过程，减少由于集中决策所带来的延迟。同时，分布式决策还可以提高生产系统的稳定性和抗干扰能力，因为一个车间的问题不会直接影响到其他车间的运作。
然而，分布式柔性作业车间问题也带来了一些挑战，其中之一是任务调度和机器分配的优化问题。如何合理地安排任务的加工顺序，并将它们分配到适当的机器上，以最小化生产时间和最大化资源利用率，是需要克服的难题，图2.1较为直观的展示了DFJSP。
第三章 模型构建及算法设计.........................25
3.1 考虑工件运输时间的多目标分MO-DFJSP模型构建 ......................25
3.2 改进ABC算法流程框架 ....................... 30
第四章 实验仿真与结果分析.................................48
4.1 判定指标确定..........................48
4.2 算例生成..........................49
第五章 结论与展望..............................56
5.1 全文总结..........................56
5.2 研究展望.....................57
第四章 实验仿真与结果分析
4.1 判定指标确定
（1）反向世代距离[85]（Inverse generational distance, IGD）:IGD是一种用于衡量多目标优化算法性能的指标。它可以评估算法生成的一组近似解（称为“Pareto前沿”）与真实或理想Pareto前沿之间的距离。具体来说，反向世代距离通过比较算法生成的近似解与真实Pareto前沿之间的距离，来度量算法的质量。距离越小，代表算法生成的近似解越接近真实Pareto前沿，即算法性能越好。
首先，收集算法生成的近似解组成的集合（通常称为“近似解集合”），这些解应代表问题的不同目标。
然后，收集真实或理想的Pareto前沿组成的集合（通常称为“真实解集合”），这些解是通过已知的优化目标达到的最优解集合。对于近似解集合中的每个解，计算其与真实解集合中每个解之间的最小欧几里得距离。将所有最小距离求和，然后除以真实解集合中的解数量，得到平均距离。
（2）超体积[86]（Hyper volume, HV）:HV是一种用于衡量多目标优化算法性能的指标，可以用来评估算法生成的近似解集合的质量。在多目标优化问题中，Pareto前沿是一组解，其中每个解在所有目标函数上都无法被其他解所优化。超体积指标测量了算法生成的近似解集合与一个参考点（通常是真实或理想的Pareto前沿）之间的区域体积。超体积的值越大，代表算法生成的近似解集合越优秀，与参考点之间的距离越远，表明算法性能越好。
第五章 结论与展望
5.1 全文总结
在生产过程中，调度问题一直是决定生产效率的关键之一，由于今年来智能制造的发展，许多工厂由传统的集中式生产，转变为更加灵活、低成本、高效的分布式生产，DFJSP逐渐成为专家学者研究的热点。同时，由于人工蜂群算法已被证实在解决不同种类的调度问题中具有有效性，且展现出良好的性能。因此，本
