超启发式遗传算法求解模糊柔性作业车间调度

发布时间：2022-08-12 16:50

　　本文提出一种混合超启发式遗传算法（HHGA）,用于求解一类采用三角模糊数表示工件加工时间的模糊柔性作业车间调度问题（FFJSP）,优化目标为最小化最大模糊完工时间（即makespan）.首先,详细分析现有三角模糊数排序准则性质,并充分考虑取大操作的近似误差和模糊度,设计一种更为准确的三角模糊数排序准则,可合理计算FFJSP和其他各类调度问题解的目标函数值.其次,为实现对FFJSP解空间不同区域的有效搜索, HHGA将求解过程分为两层,高层利用带自适应变异算子的遗传算法对6种特定操作（即6种有效邻域操作）的排列进行优化;低层将高层所得的每种排列作为一种启发式算法,用于对低层相应个体进行操作来执行紧凑的变邻域局部搜索并生成新个体,同时加入模拟退火机制来避免搜索陷入局部极小.最后,仿真实验和算法比较验证了所提排序准则和HHGA的有效性. 

【文章页数】：15 页

【参考文献】：
期刊论文
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[6]流程工业生产计划与调度系统的对象建模方法[J]. 覃一宁,王伟,王建军,王宁,张勇.  计算机集成制造系统. 2006(01)

博士论文
[1]轧钢过程生产调度及其优化算法的研究与应用[D]. 赵珺.大连理工大学 2008



本文编号：3676245