基于Pareto改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题 |
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引用本文: | 赵勇,史亚斌,何军红,刘赛,马国伟.基于Pareto改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题[J].工业仪表与自动化装置,2021(3):10-15+49. |
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作者姓名: | 赵勇 史亚斌 何军红 刘赛 马国伟 |
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作者单位: | 西安高压电器研究院有限责任公司,陕西 西安710077;西北工业大学 航海学院,陕西 西安710072 |
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摘 要: | 针对多目标柔性作业车间调度问题,该文建立优化目标为最大完工时间、机器平均相对空闲率以及机器总负荷最小化的数学模型,并设计一种基于Pareto改进的自适应混合算法(NGAPSO)。其算法采用分层结构相结合,底层采用基于隔离的小生境技术(Niche genetic algorithm,NGA),上层采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)。为提高算法的收敛效率和求解精度,提出了改进策略,采用适应度值分配策略作为种群选择的评价标准;设计动态的交叉变异概率,使算子在迭代过程自适应地对种群的寻优操作进行调整。最后,针对10个单目标基准案例与3个多目标典型案例进行仿真求解,通过与其他前沿算法进行对比验证NGA-PSO算法的优越性。
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关 键 词: | 多目标优化 混合算法 小生境技术 粒子群算法 |
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