典型文献
超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究
文献摘要：
针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解.首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且在常规算子基础上,结合柔性作业车间调度特点设计了9种适应该问题的算子,同时对于低层问题域种群采用了贪婪初始化方法生成;最后,通过基准算例验证了算法的运行效率,通过实例验证了算法的性能.研究结果表明:与参考算法相比,采用贪婪初始化生成初始种群的算法其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;通过超启发式遗传算法获得的解中最大完工时间的最小值为64,最小能耗为647,解的质量不差于其它算法,算法的通用性较强.
文献关键词：
柔性作业车间;绿色调度;超启发式算法;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
屈新怀;纪飞;孟冠军;丁必荣;王娇
作者机构：
合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]屈新怀;纪飞;孟冠军;丁必荣;王娇-.超启发式遗传算法柔性作业车间绿色调度问题研究)[J].机电工程,2022(02):255-261
A类：
B类：
绿色调度,调度问题,算法通用性,多目标柔性作业车间,调度模型,最大完工时间,最小能耗,优化求解,启发式策略,初始种群,变异操作,柔性作业车间调度,低层,问题域,贪婪初始化,初始化方法,基准算例,算例验证,化生成,收敛速度,局部最优,最小值,超启发式算法
AB值：
0.235473
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