典型文献
基于改进NSGA-Ⅱ混合算法求解多目标柔性作业车间调度问题
文献摘要：
针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP),求解算法和多目标处理至关重要,在建立以最小化最大完工时间、最小化生产总能耗、最小化设备总负荷为优化目标的数学模型情况下,提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-II)与变邻域搜索算法(VNS)求解该问题.结合问题特点设计工序与设备融合并行双链式编码方式,将个体基因分成工序和设备两部分分别编码.根据改进的NSGA-II算法进行最优解搜索,将搜索结果作为VNS的初始解,提高初始解的质量.为提高局部搜索能力,设计4种不同的邻域结构,构建邻域结构集以产生邻域解,保证邻域解在搜索过程的可行性,同时提高求解效率.通过在经典数据集上与其它算法进行实验对比,验证了IVNSGA-II算法在多目标生产智能优化调度中的可行性和有效性.
文献关键词：
非支配排序遗传算法;柔性作业车间调度;多目标优化;变邻域搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
陆科苗;何利力
作者机构：
浙江理工大学 信息学院,杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]陆科苗;何利力-.基于改进NSGA-Ⅱ混合算法求解多目标柔性作业车间调度问题)[J].智能计算机与应用,2022(07):46-51
A类：
IVNSGA
B类：
混合算法,多目标柔性作业车间,柔性作业车间调度问题,Flexible,Job,Shop,Scheduling,Problem,FJSP,求解算法,目标处理,最小化最大完工时间,总能耗,总负荷,优化目标,改进的非支配排序遗传算法,INSGA,II,变邻域搜索算法,问题特点,双链,编码方式,分别编,最优解,初始解,局部搜索,搜索能力,邻域结构,求解效率,实验对比,智能优化,优化调度,多目标优化
AB值：
0.287774
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