改进遗传算法解决带有机器恶化效应的柔性作业车间调度问题

作者：安璐; 张鹏; 聂宇晨

来源：大连交通大学学报, 2020, 41(06): 112-116.

DOI：10.13291/j.cnki.djdxac.2020.06.021

• 改进遗传算法
• 云模型
• 机器恶化效应
• 海明相似度

针对考虑了带有机器恶化效应的多目标柔性作业车间调度,提出了一种改进云自适应遗传退火算法(IGSA),针对遗传算法局部搜索能力差、易早熟收敛等缺点,对适应度计算、交叉操作等进行改进.适应度计算结合模拟退火算法,利用其局部搜索能力强和概率突跳性跳出局部最优解;交叉操作加入海明相似度,进行相似度计算,增强了算法的运行效率,随机产生标准位置和交叉位置进行改进并加入云模型改进交叉概率,增强了算法的全局搜索能力.通过仿真实验进行对比测试,验证了该算法对于集成型多目标车间调度算法的有效性.

• 出版日期2020
• 单位大连交通大学