DP-NSGA-Ⅱ多目標優(yōu)化算法及其在生產(chǎn)調(diào)度中的應用研究.pdf

1、隨著多目標作業(yè)車間調(diào)度的發(fā)展，多目標作業(yè)車間調(diào)度問題受到了廣泛關(guān)注。多目標作業(yè)車間調(diào)度屬于多目標優(yōu)化問題的實際應用問題。然而傳統(tǒng)的單目標算法不能更好地解決多目標作業(yè)車間調(diào)度問題。多目標進化算法作為一種多目標搜索算法，運行一次可以獲得多個Pareto最優(yōu)解，十分適合求解多目標作業(yè)車間調(diào)度問題。NSGA-Ⅱ算法是一基于Pareto排序的多目標優(yōu)化算法，對于搜索多目標最優(yōu)解集具有一定的優(yōu)越性，不僅具有較好的收斂性，而且維持較好的多樣性。因此，

2、利用NSGA-Ⅱ算法的特點能夠較好應用于多目標作業(yè)車間調(diào)度問題。本文的主要研究工作如下：
　　1.本文的工作對NSGA-Ⅱ算法主要從收斂性和多樣性進行改進。本文提出改進的NSGA-Ⅱ算法，采用雙種群進化策略，從而避免了種群容易陷入局部最優(yōu)的情況。算法還通過L-臨近距離替換了NSGA-Ⅱ原有的擁擠距離保持策略，動態(tài)改變了個體擁擠距離，較好地維持了種群多樣性，從而能夠提升解的質(zhì)量。通過仿真實驗證明改進的NSGA-II算法不僅在收斂性方

3、面有較好的表現(xiàn)，而且能夠較好地維持種群多樣性。
　　2.多目標作業(yè)車間調(diào)度問題具有高復雜性，傳統(tǒng)的算法不能較好地得到最佳調(diào)度方案。為更好地求解多目標作業(yè)車間調(diào)度問題，提出一種雙種群NSGA-Ⅱ算法，并通過合適的編碼方式求解多目標作業(yè)車間調(diào)度問題。在求解多目標作業(yè)車間調(diào)度問題時采用合適的編碼和解碼，將改進的算法應用于求解多目標作業(yè)車間調(diào)度問題。通過仿真實驗結(jié)果證明改進的NSGA-Ⅱ算法在提高算法收斂性方面有較好地表現(xiàn)以及在維護多樣性