改进的EDA求解绿色可重入作业车间调度问题

发布时间：2022-09-30 16:03

　　针对生产过程对环境的巨大影响,提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法（Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm, HBEDA）求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题（Multi-objectiveRe-entrantJobShopGreen Scheduling ProblemwithDue Date,MRJSGSP_DD）,实现对最大延迟（MaximumTardiness,MT）和总能量消耗（Total Energy Consumption, TEC）的最小化。首先,在算法初始化阶段,产生一组随机种群,保证种群的随机性和多样性,并构造出非支配解集。其次,引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型,该模型能够学习到工件之间序的关系,增强了算法的全局搜索能力。最后,利用该问题的特性,设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究[J]. 刘胜,于海强.  控制工程. 2016(06)
[2]基于Bayesian统计推理的分布估计算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 何小娟,曾建潮.  系统工程理论与实践. 2012(02)



本文编号：3683854