多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度是復(fù)雜加工系統(tǒng)中一類重要的調(diào)度問(wèn)題。針對(duì)大多數(shù)算法求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題所存在的穩(wěn)定性差、搜索深度不夠、無(wú)法對(duì)多目標(biāo)中單一目標(biāo)進(jìn)行深入搜索的問(wèn)題,對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法作出改進(jìn),設(shè)計(jì)了一套新的交叉策略,并舍去選擇算子,在此基礎(chǔ)上提出了一種求解多目標(biāo)問(wèn)題的雙層遺傳算法。引入了信息熵的概念對(duì)所提算法優(yōu)化后的種群進(jìn)行了分析,并從最大完工時(shí)間、最大機(jī)器負(fù)載、機(jī)器總負(fù)載三個(gè)方面對(duì)經(jīng)典案例進(jìn)行測(cè)試。與其他同類算法相比,該雙層遺傳算法共獲得了31個(gè)可支配其他算法所求解的非支配解,和96個(gè)新的支配解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在保留種群多樣性的同時(shí),仍擁有較好的深度搜索能力和跳出局部最優(yōu)的能力,體現(xiàn)了算法的可靠性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(S1)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3083290