本文選題：多目標優(yōu)化 + 作業(yè)車間調度��； 參考：《計算機應用研究》2017年12期

【摘要】：針對多目標作業(yè)車間調度問題,提出一種混合變異雜草優(yōu)化算法。該算法采用基于各子目標熵值權重的歐氏貼近度作為適應度值計算方法,引導種群向Pareto前端進化。在進化過程中,運用快速非支配排序策略構建Pareto檔案,并利用進化種群中最優(yōu)個體實時更新Pareto最優(yōu)解集,提升算法的優(yōu)化性能;同時通過引入變異算子增加種群多樣性,避免算法陷入局部最優(yōu)。最后,基于Benchmark算例的仿真實驗,驗證了該算法求解多目標作業(yè)車間調度問題的有效性。
[Abstract]:A hybrid mutation weed optimization algorithm is proposed for multiobjective job shop scheduling problem. The algorithm uses Euclidean closeness based on the weight of entropy value of each sub-target as the method of fitness calculation to guide the population to evolve to the front end of Pareto. In the course of evolution, the Pareto file is constructed by using the fast non-dominant sorting strategy, and the optimal Pareto optimal solution set is updated in real time by the optimal individuals in the evolutionary population to improve the optimization performance of the algorithm, and at the same time, the diversity of the population is increased by introducing mutation operator. The algorithm is avoided from falling into local optimum. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm for solving multi-objective job shop scheduling problems is verified by simulation experiments based on Benchmark examples.
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;江蘇科技大學張家港校區(qū);
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271138) 上海市一流學科資助項目(S1201YLXK) 滬江基金資助項目(A14006) 江蘇省現(xiàn)教課題項目(48888) 江蘇省高等教育科學研究“十三五”規(guī)劃課題項目(16YB064)
【分類號】：TB497

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本文編號：1935078