求解多目标作业车间调度问题的混合变异杂草优化算法

发布时间：2018-05-25 23:33

  本文选题：多目标优化 + 作业车间调度　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。
[Abstract]:A hybrid mutation weed optimization algorithm is proposed for multiobjective job shop scheduling problem. The algorithm uses Euclidean closeness based on the weight of entropy value of each sub-target as the method of fitness calculation to guide the population to evolve to the front end of Pareto. In the course of evolution, the Pareto file is constructed by using the fast non-dominant sorting strategy, and the optimal Pareto optimal solution set is updated in real time by the optimal individuals in the evolutionary population to improve the optimization performance of the algorithm, and at the same time, the diversity of the population is increased by introducing mutation operator. The algorithm is avoided from falling into local optimum. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm for solving multi-objective job shop scheduling problems is verified by simulation experiments based on Benchmark examples.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;江苏科技大学张家港校区;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271138) 上海市一流学科资助项目(S1201YLXK) 沪江基金资助项目(A14006) 江苏省现教课题项目(48888) 江苏省高等教育科学研究“十三五”规划课题项目(16YB064)
【分类号】：TB497

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本文编号：1935078