面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法
针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解。该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解。算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索。通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集。
多种群、遗传算法、多目标优化、流水车间调度
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TP13(自动化基础理论)
国家杰出青年科学基金项目71325002,61225012;国家自然科学基金项目71671032,61673228;流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费2013ZCX11
2016-12-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1281-1288