直觉模糊集相似度遗传算法求解多目标车间调度问题

摘要：

为了提高高维多目标置换流水车间调度问题的求解质量,提出基于直觉模糊集相似度的遗传算法(simila-rity of intuitionistic fuzzy sets GA,SIFS GA).算法中分别将参考解和Pareto解映射为参考解直觉模糊集和Pareto解直觉模糊集.计算两个集合之间的直觉模糊相似度,用以判断Pareto解的优劣.以直觉模糊集相似度值引导多目标遗传算法进化.对6个CEC标准测试集与10个流水车间调度测试实例进行仿真实验,结果表明SIFS GA算法性能优于常用的多目标优化算法,且可以有效解决多目标置换流水车间调度问题,尤其在解决规模较大的问题上是一种有效方法.

关键词：多目标优化、置换流水车间调度、直觉模糊集相似度、遗传算法

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资助基金：工信部2016智能制造综合标准化与新模式应用项目工信部联装2016213号;福建省科技厅科技计划重点项目2016H0015;福建省高端装备制造协同创新中心项目2015A003;CAD/CAM福建省高校工程研究中心开放基金项目K201704

在线出版日期：2019-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1057-1066