基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

宋昌兴; 阮景奎; 王宸

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基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

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针对多目标柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷为目标的调度数学模型,提出了一种基于混合多目标遗传算法(HMO-NSGA-Ⅱ)的求解方法.首先,采用了全局选择和快速选择相结合的初始化方式,得到分布均匀的初始种群;其次,对其交叉变异算子进行了自适应改进,以提高对种群的搜索能力;接着,针对精英策略在维持种群多样性上的局限性,设计了一种精英保留机制,并引入改进的和声搜索算法,提高了精英库中的个体质量;最后,采用基准算例Kacem测试集、BRda-ta数据集和实际生产案例进行了测试.研究结果表明:采用HMO-NSGA-Ⅱ求解多目标柔性作业车间调度问题,求解精度高、收敛速度快,可在实际生产中为决策者提供可行、有效的调度方案,具有很好的实用价值.

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来源
《机电工程》 |2021年第2期|169-176|共8页
作者
宋昌兴; 阮景奎; 王宸;
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作者单位

湖北汽车工业学院机械工程学院湖北十堰442002;

湖北汽车工业学院机械工程学院湖北十堰442002;

湖北汽车工业学院机械工程学院湖北十堰442002;

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正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
自适应算子; NSGA-Ⅱ; 混合优化算法; 柔性作业车间调度;

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