基于三方博弈的改进遗传算法求解多目标柔性作业车间调度

发布时间：2021-10-12 10:54

　　针对柔性作业车间的特点,以最小化完工时间、总机器负荷最小和临界机器负荷最小为目标,提出了基于三方博弈的改进遗传算法求解多目标柔性作业车间调度模型。通过三方博弈,使三个优化目标之间的博弈策略实现最优组合,从而获得子博弈完美纳什均衡,即为问题的优化组合解。为优化种群质量,将改进遗传算法应用于多目标柔性作业车间调度问题的求解过程,采用帕累托分类思想,对种群进行选择和精英保留,以优化种群结构;通过设计交叉、变异和局部搜索机制进一步寻找目标函数的最优解。为证明算法的有效性,运用基准算例对算法的求解性能进行了验证。其结果表明,所提算法在求解结果上有明显的改善,求解效率更高。 

【文章来源】：工业工程与管理. 2020,25(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

0 10×10甘特图

运用混合进化算法求解多目标优化问题，其解的编码与解码是非常重要的一步。本文提出的算法的解通过一个4×Njo的矩阵来表达，其中Njo表示所有工件的工序总数。矩阵的第二行表示一条染色体[fp1,fp2，???，fpi，???，fp Njo]，每一个变量值fpi代表一个等位基因，用浮点数表示。如前所述，柔性作业车间包括两个子问题，即工件路径和工序排序。矩阵的第三行表示子问题工件路径，由所有工件的总工序数组成，用从1到m的整数表示，m表示机器数；矩阵的第四行表示问题的工序排序，由所有工件的总工序数组成，运用基于工序序列的编码方式[7]，用从1到n的整数表示，n表示工件数，每一个整数在染色体上需重复ni次，ni表示工件的工序数。为获得纳什均衡最优调度解，对于每组解，搜索这些值的最佳组合，以获得最优调度。图2为一个3工件4机器的FJSP的编码与解码过程。4.3.2 种群初始化

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新型帝国竞争算法的高维多目标柔性作业车间调度[J]. 李明,雷德明.  控制理论与应用. 2019(06)
[2]分层混合遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 田旻,刘人境.  工业工程与管理. 2017(05)
[3]基于员工学习行为的多目标柔性车间调度[J]. 曹磊,叶春明,黄霞.  计算机集成制造系统. 2018(08)



本文编号：3432438