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面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法

发布时间:2017-12-06 07:05

  本文关键词:面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法


  更多相关文章: 多种群 遗传算法 多目标优化 流水车间调度


【摘要】:针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集.
【作者单位】: 东北大学信息科学与工程学院流程工业综合自动化国家重点实验室;青岛大学复杂性科学研究所;
【基金】:国家杰出青年科学基金项目(71325002,61225012) 国家自然科学基金项目(71671032,61673228) 流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费(2013ZCX11)~~
【分类号】:TP18;TB497
【正文快照】: 1引言(Introduction) 流水车间调度(flow shop scheduling problem,PFSP)是制造型企业普遍存在的调度问题,已被证明为NP-hard问题W.随着制造型企业竞争愈加激烈,生产计划人员在制定调度方案时通常需要考虑多个优化目标,多目标流水车间调度问题受到学术界和工业界的广泛关注,研

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本文编号:1257733

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