多种群NSGA-Ⅱ改进算法的大规模柔性作业车间调度问题

在研究柔性作业车间调度问题(FJSP)中为模拟实际大型生产车间的柔性作业车间调度情景,设计了基于传统基准实例的大规模FJSP数据集.针对大规模FJSP数据集,提出了以最大完工时间、机器最大负荷、机器总负荷为优化指标构建多目标柔性作业车间调度模型,在求解时为避免算法陷入局部最优,提出了一种多种群NSGA-Ⅱ改进算法(IM...     

基于遗传算法的立体仓库分拣优化

企业碎片化生产使传统立体仓库的分拣面临难题.针对一种某服装制造企业遇到的立体仓库分拣问题抽象出数学模型,进行简要分析,并将改进的遗传算法应用于该问题.遗传算法子代选择时在轮盘赌方法的基础上引入精英主义原则保证最终收敛结果的稳定性.实验结果表明,遗传算法能快速得到分拣结果.该算法对于立体仓库应用现场具有重要价值.     

柔性作业车间调度问题的多目标优化算法

柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点,传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性。在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, INSGA-II）求解该模型。INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合,提高种群多样性;然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略,提高算法全局搜索能力;最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力。在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性。