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摘要
针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题，设计了一种基于Pareto和改进的多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先，建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型；其次，使用了一种基于完工时间和机器负荷均匀分布的初始化方式，有效地提升了初始种群的质量；考虑到连续水母算法在求解离散问题时存在效率低等问题，设计了离散水母算法，提出了基于Pareto等级的被动运动方式，进一步提高了搜索效率，引入了学习的概念引导种群向Pareto前沿移动；最后，为了验证多目标改进水母算法在求解柔性作业车间调度的有效性，与NSGAII算法进行了仿真实验对比。实验结果表明：利用该算法求解MK06算例完工时间为76、机器负荷为424、能耗为565.8支配的NSGAII的结果，解的质量整体较高。研究结果表明：采用均匀分布初始化方式以及学习型引导的离散化水母算法，其初始种群分布均匀、收敛速度快、解的质量高，具有较强的寻优能力，能够有效地处理多目标柔性作业车间调度问题。
- 出版日期2023
- 单位昆明理工大学; 自动化学院; 机电工程学院
