基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究

作者：宋昌兴，阮景奎*，王宸 日期：2021-04-20/span> 浏览：1011 查看PDF文档

基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究*
宋昌兴，阮景奎*，王宸
(湖北汽车工业学院 机械工程学院，湖北 十堰 442002)

摘要:针对多目标柔性作业车间调度问题，建立了以最大完工时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷为目标的调度数学模型，提出了一种基于混合多目标遗传算法(HMO-NSGA-II)的求解方法。首先，采用了全局选择和快速选择相结合的初始化方式，得到分布均匀的初始种群；其次，对其交叉变异算子进行了自适应改进，以提高对种群的搜索能力；接着，针对精英策略在维持种群多样性上的局限性，设计了一种精英保留机制，并引入改进的和声搜索算法，提高了精英库中的个体质量；最后，采用基准算例Kacem测试集、BRdata数据集和实际生产案例进行了测试。研究结果表明：采用HMO-NSGA-II求解多目标柔性作业车间调度问题，求解精度高、收敛速度快，可在实际生产中为决策者提供可行、有效的调度方案，具有很好的实用价值。
关键词:自适应算子；NSGA-II；混合优化算法；柔性作业车间调度
中图分类号:TH165          文献标识码:A       文章编号:1001-4551(2021)02-0169-08

本文引用格式:
宋昌兴，阮景奎，王宸.基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究［J］.机电工程,2021,38(2):169-176.
SONG Chang-xing, RUAN Jing-kui, WANG Chen. Flexible job shop scheduling problem based on hybrid multi-objective genetic algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(2):169-176.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn