基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究

发布时间：2017-09-24 11:04

  本文关键词：基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究

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【摘要】：针对机器随机故障下的柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling,FJSP),提出了一种兼顾调度鲁棒性与稳定性指标的改进两阶段多种群遗传算法。算法采用基于工序和机器的双层编码方式,并根据机器故障概率插入空闲时间构成染色体;设计了基于非线性排序的轮盘赌法选择算子、改进的RPOX交叉算子和工序码机器码双变异的互换变异算子;在算法的第二阶段采用融合了进化代数、最大适应度和平均适应度信息的多种群自适应遗传算法,实现针对子目标和综合目标的分别进化,提高了算法的搜索效率保证了算法的收敛性。最后的仿真结果表明了该算法的有效性。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【关键词】： 柔性作业车间调度 自适应遗传算法 双层编码 RPOX交叉算子 适应度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51079033) 中央高校基本科研业务费资助(HEUCF0414)
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 1引言现代制造业的竞争日益激烈,尤其是在当下全球“工业4.0”的背景下,一场以智能制造为主导的第四次工业革命正在酝酿。这必将进一步加剧现代制造产业的竞争,而先进高效合理的生产管理方法是提高竞争力的有力工具,其核心内容是生产规划和车间调度。柔性作业车间调度问题(FJS

【参考文献】

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本文编号：911029