典型文献
面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-II算法
文献摘要：
针对非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ,non-dominated sorting genetic algorithmⅡ)在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点,提出一种基于强化学习的改进NSGA-II算法(RLNSGA-Ⅱ,reinforcement learning non-dominated sorting genetic algorithmⅡ).为避免NSGA-II陷入局部收敛问题引入双种群进化策略,利用性别判定法将种群拆分为两个种群,并在进化过程中采用不同的交叉变异算子,增加算法的局部和全局搜索能力;为解决NSGA-II精英策略造成多样性不足的问题,融合多个多样性度量指标,利用强化学习动态优化种群迭代过程中的拆分比例参数以保持多样性,改善算法收敛性能.最后通过Kacem标准算例进行了仿真实验与性能分析,验证了RLNSGA-II的有效性与优越性.
文献关键词：
多目标优化;柔性作业车间调度;非支配排序遗传算法;双种群进化策略;多样性度量;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
尹爱军;闫文涛;张厚望
作者机构：
重庆大学机械工程学院,重庆400044;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044;中国石油西南油气田分公司重庆气矿,重庆400021
文献出处：
引用格式：
[1]尹爱军;闫文涛;张厚望-.面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-II算法)[J].重庆大学学报,2022(10):113-123
A类：
RLNSGA,双种群进化策略
B类：
多目标柔性作业车间,柔性作业车间调度,强化学习,II,非支配排序遗传算法,dominated,sorting,genetic,algorithm,多目标优化调度,调度问题,早熟,局部收敛,reinforcement,learning,问题引入,性别判定,拆分,交叉变异,变异算子,加算,全局搜索,搜索能力,精英策略,多样性度量,度量指标,动态优化,收敛性能,Kacem
AB值：
0.269815
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