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柔性作業(yè)車間生產(chǎn)與能耗協(xié)同優(yōu)化決策方法

發(fā)布時間:2021-05-17 14:06
  針對多目標約束柔性作業(yè)車間問題,提出基于混合變異算子的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-Ⅱ)算法。針對NSGA-Ⅱ易早熟收斂不足的問題,分別引入泊松、平均以及高斯算子來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ZDT系列測試函數(shù)對改進的算法進行測試分析對比,結(jié)果表明改進算法的收斂性和多樣性指標都有明顯提高。最后通過算例仿真對比分析驗證了算法尋優(yōu)能力及計算效率的有效性和決策方法 FAHP-IEVM的合理性。 

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

【文章頁數(shù)】:12 頁

【參考文獻】:
期刊論文
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本文編號:3191896

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