【摘 要】
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柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性.在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,INSGA-II)求解该模型.INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108;中国科学院泉州装备制造研究所福建省复杂动态系统智能辨识与控制重点实验室,福建 泉州 362200;中国科学院泉州装备制造研究所福建省复杂动态系统
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柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性.在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,INSGA-II)求解该模型.INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力.在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性.
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