基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标生产智能调度

齐琦; 毋涛

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标生产智能调度

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在制造业自动化、智能化生产模式的需求日益增加的趋势下,针对生产制造过程中生产工序安排不合理造成的生产效率低、资源浪费严重等问题,构建以最大完成时间和最大生产成本的智能优化调度模型,使用一种改进的NSGA-Ⅱ算法进行研究.通过MSOS染色体编码方案,将个体基因分成机器和工序两部分分别编码.种群初始化通过适当扩大种群的方式,提高算法的全局搜索能力.采用动态拥挤度计算和精英保留的方式选择个体,保证解得多样性的同时保留优秀个体.采用动态混合交叉算法,确保种群更快地向最优方向进化.利用动态自适应变异概率来提高种群后期的多样性.通过对西装上衣缝制环节生产环节编排调度的仿真实验,验证了改进算法在多目标生产智能优化调度中的可行性和有效性.

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来源
《计算机技术与发展》 |2021年第8期|162-168|共7页
作者
齐琦; 毋涛;
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作者单位

西安工程大学计算机科学学院陕西西安 710048;

西安工程大学计算机科学学院陕西西安 710048;

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正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
NSGA-II算法; 柔性车间调度; 多目标优化; 动态拥挤度; 精英保留;

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