AI時代的工業管理趨勢和挑戰

在生產製造業中，阻塞流程型排程問題（BFSP）因機器間缺乏中間儲存空間而使排程複雜度提高；此外，實務上常需同時考量多個目標，才能提供更符合決策需求的解決方案，因此本研究提出多目標混合離散水波優化演算法（MOHDWWO）來解決此類問題。演算法設計上，傳播階段結合遺傳算子，並透過自適應波長調整，引導全域與區域搜尋；折射階段運用外部檔案中的非支配解，避免陷入區域最佳解；破裂階段則改良觸發條件，於每一代挑選位於前三層前緣的解執行變數鄰域搜尋，並以波高乘以鄰域數作為搜尋次數，藉此提升搜尋效率並加強潛力解的探索能力。實驗採用Taillard基準實例，並設定以最小化最大完工時間與總流程時間為目標，同時與兩種常見的多目標演算法進行比較，結果顯示MOHDWWO 在中小型問題上相較兩者具有良好的求解品質。