基于改进遗传算法的多目标柔性作业车间节能调度问题

发布时间：2018-03-07 13:48

  本文选题：改进遗传算法　切入点：多目标　出处：《南京理工大学学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为降低柔性作业车间调度中的能耗,在分析柔性作业车间调度问题研究现状和不足的基础上,以完工时间、机器能耗和工人操作机器的舒适度作为柔性作业车间调度问题的多目标函数。利用改进遗传算法对其进行优化研究。算法中采用权重法对种群进行初始化处理以获得较好的解;采用快速解码获得需要的总适应度值;利用改进的交叉及变异操作,避免非法解的产生;利用精英保留策略保留优秀基因,提高求解效率和求解质量。通过对具体案例仿真验证算法的有效性。
[Abstract]:In order to reduce the energy consumption in the flexible job shop scheduling, based on the analysis of the present situation and deficiency of the flexible job shop scheduling problem, the completion time is taken into account. The energy consumption of machine and the comfort degree of workers operating machine are taken as multi-objective function of flexible job shop scheduling problem. The improved genetic algorithm is used to optimize the problem. In the algorithm, the population is initialized by weight method to obtain a better solution. Using fast decoding to obtain the required total fitness; using improved crossover and mutation operations to avoid the generation of illegal solutions; using elite retention strategy to retain excellent genes, The efficiency and quality of the solution are improved. The effectiveness of the algorithm is verified by the simulation of a specific case.
【作者单位】： 安徽工程大学机械与汽车工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51305001) 安徽省自然科学基金(1708085ME129) 安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016125) 安徽省科技计划项目(1604a0902183)
【分类号】：TB497;TP18

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本文编号：1579547