基于自适应NSGA-Ⅱ算法的柔性车间多目标生产调度

针对大型军工电子装备企业的组件制造生产调度问题,建立了以最小化最大完工时间、生产成本和最大设备负荷为目标的柔性车间生产调度模型。依据柔性车间多目标调度问题的特点,提出了一种改进的自适应NSGA-Ⅱ算法,在遗传算法的不同阶段动态的调整交叉和变异的概率,提高了算法的计算效率。同时,为了提高种群多样性、避免非法解产生和最优解丢失,该算法对工序和设备进行独立的交叉和变异操作,并采用独立于种群的精英保留策略。最后通过实例验证了算法的有效性,相较于初始输入的最大完工时间、生产成本和设备负荷分别减少了34.97%、9.80%和31.63%。