加工时间模糊车间多目标调度与奖惩灰靶决策

为了实现加工时间模糊条件下柔性车间多目标优化调度,提出了基于邻域动态选择NSGA-II算法的优化方法和基于奖惩灰靶理论的决策方法。针对加工时间模糊条件下的车间调度问题,采用模糊集理论建立了多目标优化调度模型。在调度优化方面,对NSGA-II算法选择策略进行改进,构造了邻域动态选择NSGA-II的车间调度多目标优化方法。在决策方面,在灰靶决策理论中引入了奖惩算子,该方法可以决策出信息熵意义下的最优结果。经生产案例验证,与标准NSGA-II算法、混沌映射NSGA-II算法、双层遗传算法等相比,邻域动态选择NSGA-II算法的Pareto解集处于支配地位,表明该方法优化能力最强;经加权灰靶理论决策的最优调度方案满足时间约束和逻辑约束,是一种可行调度方案。实验结果表明,优化和决策方法是可行的,且具有一定优越性。