本文關(guān)鍵詞：面向多目標(biāo)流水車間調(diào)度的多種群多目標(biāo)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(diào)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(biāo)的多目標(biāo)調(diào)度模型,并提出一種基于分解方法的多種群多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行求解.該算法將多目標(biāo)流水車間調(diào)度問題分解為多個單目標(biāo)子問題,并分階段地將這些子問題引入到算法迭代過程進(jìn)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(dāng)前求解的子問題構(gòu)造子種群,通過多種群的進(jìn)化完成對多個子問題最優(yōu)解的并行搜索.通過對標(biāo)準(zhǔn)測試算例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)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(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院流程工業(yè)綜合自動化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;青島大學(xué)復(fù)雜性科學(xué)研究所;
【基金】：國家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(71325002,61225012) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71671032,61673228) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)科研業(yè)務(wù)費(fèi)(2013ZCX11)~~
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 1引言(Introduction) 流水車間調(diào)度(flow shop scheduling problem,PFSP)是制造型企業(yè)普遍存在的調(diào)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(chǎn)計劃人員在制定調(diào)度方案時通常需要考慮多個優(yōu)化目標(biāo),多目標(biāo)流水車間調(diào)度問題受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,研

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