深入解析：2025年SEVC SCI2区，改进混沌多元宇宙算法+可重构作业车间物料配送优化，深度解析+性能实测，深度解析+性能实测

目录

• • 1.摘要
  • 2.疑问描述
  • 3.改进混沌多元宇宙算法
  • 4.结果展示
  • 5.参考文献
  • 6.代码获取
  • 7.算法辅导·应用定制·读者交流

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1.摘要

针对定制化生产背景下物料配送面临的调度低效、交付延迟及物料类型复杂等挑战，提出了一种基于车间物料超市的主动配送策略。经过构建多目标配送路径模型，联合优化自动导引车（AGV）路径规划与工作站布局，实现了动态订单响应。研究创新性地提出改进混沌多元宇宙优化算法（ICMVO），采用混沌编码、引力-碰撞算子和自适应轨道控制等机制，管用提升了算法性能。

2.问题描述

在现代生产环境中，多批次订单的动态到达对物料配送系统提出了高效响应与协同调度的要求。本文构建了一个基于物料超市的AGV配送框架：订单需求经聚合后统一分拣，由多台同型AGV沿轴对齐路径将物料配送至各工作站。每个工作站具有明确的物料类型、数量及时间窗口要求，AGV任务则综合考量载重约束、路径规划与动态调整机制。为应对订单变更带来的需求波动，系统通过布尔决策变量实时更新配送路径。

数学模型

针对按订单生产（MTO）的物料配送优化难题，本文构建了一个需求可拆分的双目标决策模型。该模型通过五个关键决策变量实现协同优化：AGV从物料超市至工作站的启程决策、工作站间的连续配送衔接、订单物料需求的车辆分配、需求变动引发的调度调整，以及工作站的二维坐标布局。

物料运输成本：
$$\begin{array}{rl}MDC=C_1+C_2+C_3& =\left(\sum _{i=1}^I\sum _{r=1}^R{x}_i^r{c}_1{d}_{0i}+\sum _{k=1}^K\sum _{i=1}^I\sum _{i^{\prime }=1}^I\sum _{r=1}^R{f}_{m_{kij}}^r{y}_{i{i}^{\prime }}^r{c}_1{d}_{i{i}^{\prime }}\right)\\ & +\sum _{i=1}^I\sum _{i^{\prime }=1}^I\sum _{r=1}^R{f}_{m_{kij}}^r{y}_{i{i}^{\prime }}^r{c}_2{d}_{i^{\prime }0}+\sum _{k=1}^K\sum _{i=1}^I{p}_{ki}{c}_3\end{array}$$

及时性满意度:
$$TS=\frac{{\sum }_{i=1}^I{\sum }_{k=1}^K{\sum }_{m_{kij}\in M_i}\left(f_{mkij}^{r}sg{m}_{kij}\right)}{I\times K}$$

3.改进混沌多元宇宙算法

为了提高搜索空间覆盖的均匀性和降低过早收敛的可能性，本文采用了混沌变量编码。工作站布局编码对每个工作站按中心位置向量化：
$$X_{wl}=[x_{1,1},x_{1,2},x_{2,1},x_{2,2},...,x_{I,1},x_{I,2}]$$

基于UGN的路径编码方法在每行水平布置的设备间生成两条水平路径；在相邻工作站中点插入垂直路径；在行首与行尾外侧各增设一条垂直路径；路径交点定义为节点并按行优先顺序编号。节点坐标通过相邻工作站水平位置均值与行索引垂直坐标确定，形成结构化路径网络。

4.结果展示

5.参考文献

[1] Xiao Q, Wang K, Ma C, et al. Material delivery optimization for make-to-order reconfigurable job shops using an improved chaotic multi-verse algorithm[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 99: 102167.

6.代码获取

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7.算法辅导·应用定制·读者交流

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