基于灰熵并行分析优化算法的多目标流水车间调度

摘要：

在供应链环境下构建一个多目标Flow Shop调度优化模型,采用灰熵并行分析(GEPA)法优化该多目标模型.在表征序列间相似程度的灰关联分析法基础上引入信息熵理论建立GEPA法,推导出的灰熵并行关联度衡量多目标Pareto解与理想解的相似程度,并将其作为适应度值引导算法进化,避免多目标优化问题中直接对目标权重赋值.在此基础上建立基于灰熵并行分析的遗传算法.实验结果表明,该算法可有效解决供应链环境下高维多目标Flow Shop调度问题,在多目标最优解、性能评价指标等方面均优于基于随机权重的遗传算法.

关键词：供应链、多目标Flow Shop、灰熵并行分析法、灰熵并行关联度、多目标优化、遗传算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：福州市科技计划基金资助项目2012-G-131;福建省教育厅科技计划基金资助项目JK2013006;福建省自然科学基金资助项目2014J01183

在线出版日期：2015-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：165-170