车间调度问题的相关论文

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1、"!!!!"!!!"博!士!论坛!!!"一种求解!"#$%"&问题的混合多目标遗传算法师瑞峰周泓上官春霞"北京航空航天大学经济管理学院#北京2""".!$CD67?<%’(?E@F?;9:GH2,-IJ%6摘要提出一种基于操作编码%采用递进策略与非劣解局部搜索相结合的混合多目标遗传算法&通过将递进进化模式和非劣解局部搜索策略引入到算法结构#改善了算法对解空间的遍历性与算法的收敛性&采用改进算法对典型的0%&’(%)算例进行三目标优化#所得结果验证了算法的有效性&关键词递进进化多目标遗传算法0%&’(%)局部搜索文章编号&""!’())&*"!""K

2、$!"*"""2D"K文献标识码+中图分类号,L!"2I-’()#*+,-./0+1"#!230+4252620+37/8"*+0%9:6,;0$’&&/+3:0+"6$0"<"#=%"&>*"#/29$=%+?.+@268A%".("68=%:688.:6B%.6C+:’MJ(%%<%;CJ%:%6?J’7:AN7:7G969:>!O9?(7:GP:?Q9@’?>R!O9?0?:G2S"".!(’#$0*:30%$%&’(%))@%&<96?’%:9%;>(9&9’>T8:%=:ULDV7@AJ%6&?:7>%@?7<%)>?6?W7>?%:)@

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5、过程效解决方法一直是运筹学领域的研究热点之一*#+"由于该问题的遍历性#通过非劣解局部搜索的改进加速了非劣解前沿的进本身具有很高的计算复杂性!因此!长期以来有关这一问题的化"利用本文改进的多目标遗传算法对现有0%&’(%)标准算例研究主要是针对单个目标进行的优化#又因为数学规划类算法进行三目标优化!计算结果显示!本文算法在解决多目标0%&求解这类问题效率极为低下!因此对该问题的研究也主要集中’(%)问题方面具有良好的稳健性和较高的求解效率"在优先调度规则的求解方面*,+!后来由于优先调度规则所表现出来的缺点!学者们逐渐开始转向更加复杂的优化技术!如

6、禁,多目标0%&’(%)问题描述忌搜索$模拟退火$神经网络和遗传算法等*!%-+"一般的0%&’(%)问题可描述为%有!项待加工的生产作业多目标进化算法是上世纪."年代中期发展起来的一类优"342!,!&!!5!需要通过#台不同的机器$342!,!&!%5进行化技术!自它诞生起就受到了排序问题研究领域的广泛重视*/%.+"处理!各项作业在各台机器上加工且仅加工一次!并且各项作已有启发式算法在求解单目标0%&’(%)问题时!一般都可以获业分别按指定的工艺路线通过所有机器"作业&第’道工序对得问题的最优解或次优解!但这类方法大多与优化目标紧密相应的加工

7、时间为(&’"关!因此不可能应用于多个目标0%&’(%)问题的优化求解!于多目标0%&’(%)问题的优化目标可选择最小化所有作业是!以遗传算法为代表的进化算法在多目标0%&’(%)问题的研完工时间’6789’)7:($最小化所有作业的平均作业流程时间究中受到了越来越多的重视*1!2"+"自,""2年起召开的每两年一’697:;<%=>?69($最小化所有作业的平均延误时间’697:届的国际多目标进化算法会议!更加推动了这一领域研究工作>7@A?:9’’(!等"其中完工时间即最后一个完成作业的完工时间!的开展*22!2,+"记作)!该值越小意味着机器

8、的平均利用率越高#平均作业67B本文选用基于操作编码的基因表示*2!+!因此选用基于操作流程时间代表着每个工件在车间的平均