改进NSGA算法求解多目标柔性车间作业调度问题

在多目标柔性车间作业调度问题的研究中,求解算法与多目标处理至关重要。因此,基于非支配排序遗传算法提出了改进遗传算法求解该问题,设计了相应的矩阵编码、交叉算子,改进了非劣前沿分级方法,并提出了基于Pareto等级的自适应变异算子以及精英保留策略。实例计算表明,该算法可以利用传统遗传算法全局搜索能力的同时可以防止早熟现象的发生。改进非劣前沿分级方法可以快速得到Pareto最优解集,进一步减小了计算复杂度,而且可以根据种群的多样性改变变异概率,有利于保持种群多样性、发掘潜力个体。

基于带精英策略的NSGA-Ⅱ遗传算法的车间作业调度研究

研究了带精英策略的非劣前沿分级遗传算法,优化了算法终止条件。针对多目标车间作业调度优化无法找到唯一最优解的问题,提出了基于带精英策略的非劣前沿分级遗传算法的多目标车间作业调度的优化策略和实现方案。仿真结果表明,基于带精英策略的非劣前沿分级遗传算法是求解多目标车间作业调度问题的有效算法。