本文關鍵詞：面向多目標流水車間調度的多種群多目標遺傳算法

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【摘要】：針對制造型企業(yè)普遍存在的流水車間調度問題,建立了以最小化最遲完成時間和總延遲時間為目標的多目標調度模型,并提出一種基于分解方法的多種群多目標遺傳算法進行求解.該算法將多目標流水車間調度問題分解為多個單目標子問題,并分階段地將這些子問題引入到算法迭代過程進行求解.算法在每次迭代時,依據(jù)種群的分布情況選擇各子問題的最好解及與其相似的個體分別為當前求解的子問題構造子種群,通過多種群的進化完成對多個子問題最優(yōu)解的并行搜索.通過對標準測試算例進行仿真實驗,結果表明所提出的算法在求解該問題上能夠獲得較好的非支配解集.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室;青島大學復雜性科學研究所;
【基金】：國家杰出青年科學基金項目(71325002,61225012) 國家自然科學基金項目(71671032,61673228) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室基礎科研業(yè)務費(2013ZCX11)~~
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 1引言(Introduction) 流水車間調度(flow shop scheduling problem,PFSP)是制造型企業(yè)普遍存在的調度問題,已被證明為NP-hard問題W.隨著制造型企業(yè)競爭愈加激烈,生產計劃人員在制定調度方案時通常需要考慮多個優(yōu)化目標,多目標流水車間調度問題受到學術界和工業(yè)界的廣泛關注,研

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