針對(duì)多目標(biāo)約束柔性作業(yè)車(chē)間問(wèn)題,提出基于混合變異算子的NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-Ⅱ）算法。針對(duì)NSGA-Ⅱ易早熟收斂不足的問(wèn)題,分別引入泊松、平均以及高斯算子來(lái)提高算法前中后期的全局以及局部尋優(yōu)能力。采用模糊層次分析—改進(jìn)的熵權(quán)法（FAHP-IEVM）主客觀相結(jié)合的決策方法,從多組最優(yōu)解集中篩選出最優(yōu)方案。通過(guò)ZDT系列測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行測(cè)試分析對(duì)比,結(jié)果表明改進(jìn)算法的收斂性和多樣性指標(biāo)都有明顯提高。最后通過(guò)算例仿真對(duì)比分析驗(yàn)證了算法尋優(yōu)能力及計(jì)算效率的有效性和決策方法 FAHP-IEVM的合理性。 

【文章來(lái)源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2020,32(12)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于主成分分析的仿真結(jié)果評(píng)估方法[J]. 鞠儒生,蔡子民,楊妹,王松.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2019(12)
[2]基于D-AHP和TOPSIS的火電廠控制系統(tǒng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 彭道剛,衛(wèi)濤,趙慧榮,姚峻,王維建.  控制與決策. 2019(11)
[3]改進(jìn)的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型預(yù)測(cè)篦壓趨勢(shì)[J]. 劉兆倫,張春蘭,郭長(zhǎng)江,王海羽,武尤,劉彬.  控制理論與應(yīng)用. 2019(08)
[4]改進(jìn)人工蜂群求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題[J]. 程冰,徐華,王玲娣,梁冰.  信息與控制. 2019(01)
[5]含分布式供能設(shè)備的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃評(píng)價(jià)[J]. 聞旻,劉育權(quán),胡梟,程浩忠.  電測(cè)與儀表. 2018(21)
[6]花授粉算法求解多目標(biāo)模糊柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度[J]. 徐文豪,王艷,嚴(yán)大虎,紀(jì)志成.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(11)
[7]求解區(qū)間柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度的多目標(biāo)進(jìn)化算法[J]. 王春,王艷,紀(jì)志成.  控制與決策. 2019(05)
[8]綠色車(chē)間調(diào)度優(yōu)化研究進(jìn)展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格.  控制與決策. 2018(03)
[9]高超聲速飛行器再入控制與性能評(píng)估方法[J]. 楊琪琛,宗群,董琦.  信息與控制. 2017(01)
[10]改進(jìn)熵權(quán)法及其在電能質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 歐陽(yáng)森,石怡理.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2013(21)



本文編號(hào)：3191896