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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

作者:宋昌兴,阮景奎*,王宸 日期:2021-04-20/span> 浏览:673 查看PDF文档

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
(湖北汽车工业学院 机械工程学院,湖北 十堰 442002)

摘要: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、BRdata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。
关键词:自适应算子;NSGA-II;混合优化算法;柔性作业车间调度
中图分类号:TH165          文献标识码:A       文章编号:1001-4551(2021)02-0169-08

本文引用格式:
宋昌兴,阮景奎,王宸.基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究[J].机电工程,2021,38(2):169-176.
SONG Chang-xing, RUAN Jing-kui, WANG Chen. Flexible job shop scheduling problem based on hybrid multi-objective genetic algorithm[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(2):169-176.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn



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