从提供的文件信息中，我们可以提炼出以下关于多目标柔性作业车间调度问题以及改进粒子群算法的知识点：
多目标柔性作业车间调度问题（Multi-objective Flexible Job Shop Scheduling Problem, MFJSSP）是生产调度领域中的一类重要问题。这类问题涉及到多个目标的优化，如生产成本最小化、生产周期最短化、资源利用率最大化等。调度的目标之间往往存在冲突和权衡，因此需要找到一个综合性能最优的调度方案。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种启发式搜索算法，由模拟鸟群的社会行为发展而来。该算法通过群体中粒子的迭代优化寻找最优解。在PSO算法中，每个粒子代表搜索空间中的一个潜在解，它们跟随个体经验最优解和群体经验最优解来更新自己的速度和位置。
由于传统的PSO算法在面对高维搜索空间的问题时可能会陷入局部最优，且难以直接处理多目标优化问题，文件中提到的改进的粒子群算法（PMOPSO, Preference-based Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm）引入了决策者的偏好信息。这使得算法能够在决策者感兴趣的区域进行更为专注的搜索，从而提高搜索效率并减少在非劣解集合中作出选择的难度。
在PMOPSO中，偏好信息的表示是关键。偏好信息可以基于目标之间的相对重要性、目标数值的取值范围或者目标权重的大致取值范围来表示。这种信息给定方式不仅便于决策者明确表达偏好，还可以根据决策者的需求灵活调整搜索区域，从而更准确地指导算法寻找到满足决策者偏好的解决方案。
此外，文件提到了一种新颖的偏好信息处理方法，它模拟了人类社会的“投票选举”过程。这种方法直观而简单，易于实现，使得算法能够处理复杂的偏好信息，并给出合理的搜索方向。
通过实例仿真，PMOPSO算法的有效性和可行性得到了验证。仿真结果表明，该算法不仅能够成功缩小搜索空间，还能在单次运算中得到若干个位于偏好区域的折中解，从而大大减轻了决策者在众多非劣解中选择的困难。
改进的粒子群算法为解决具有高维搜索空间和多目标决策的作业车间调度问题提供了新的思路和方法。它通过引入决策者偏好的信息，有效提高了搜索的针对性和算法的效率，为决策者提供了更为直观和便捷的决策支持。这些知识点对于研究和应用多目标优化以及柔性作业车间调度的研究者和工程师来说，具有重要的参考价值。
