文献类型：期刊文章

作　　者：郑锦灿[1,2] 邵立珍[1,2] 雷雪梅[3]

ZHENG Jincan;SHAO Lizhen;LEI Xuemei(School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,CHN;Shunde Innovation School of University of Science and Technology Beijing,Foshan 528399,CHN;Office of Information Construction and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,CHN)

机构地区：[1]北京科技大学自动化学院,北京100083 [2]北京科技大学顺德创新院,广东佛山528399 [3]北京科技大学信息化建设与管理办公室,北京100083

出　　处：《制造技术与机床》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(12071025);佛山市科技创新专项资金项目(BK20AE004)。

年　　份：2023

期　　号：1

起止页码：145-152

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。

关 键 词：柔性作业车间调度问题 改进NSGA-Ⅱ  自适应算子 改进精英保留策略  

分 类 号：TH165] TP18]