DP-NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法及其在生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度的發(fā)展，多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題受到了廣泛關(guān)注。多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度屬于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。然而傳統(tǒng)的單目標(biāo)算法不能更好地解決多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。多目標(biāo)進(jìn)化算法作為一種多目標(biāo)搜索算法，運(yùn)行一次可以獲得多個(gè)Pareto最優(yōu)解，十分適合求解多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。NSGA-Ⅱ算法是一基于Pareto排序的多目標(biāo)優(yōu)化算法，對(duì)于搜索多目標(biāo)最優(yōu)解集具有一定的優(yōu)越性，不僅具有較好的收斂性，而且維持較好的多樣性。因此，

2、利用NSGA-Ⅱ算法的特點(diǎn)能夠較好應(yīng)用于多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。本文的主要研究工作如下：
　　1.本文的工作對(duì)NSGA-Ⅱ算法主要從收斂性和多樣性進(jìn)行改進(jìn)。本文提出改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法，采用雙種群進(jìn)化策略，從而避免了種群容易陷入局部最優(yōu)的情況。算法還通過(guò)L-臨近距離替換了NSGA-Ⅱ原有的擁擠距離保持策略，動(dòng)態(tài)改變了個(gè)體擁擠距離，較好地維持了種群多樣性，從而能夠提升解的質(zhì)量。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的NSGA-II算法不僅在收斂性方

3、面有較好的表現(xiàn)，而且能夠較好地維持種群多樣性。
　　2.多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題具有高復(fù)雜性，傳統(tǒng)的算法不能較好地得到最佳調(diào)度方案。為更好地求解多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題，提出一種雙種群NSGA-Ⅱ算法，并通過(guò)合適的編碼方式求解多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。在求解多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題時(shí)采用合適的編碼和解碼，將改進(jìn)的算法應(yīng)用于求解多目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法在提高算法收斂性方面有較好地表現(xiàn)以及在維護(hù)多樣性