基于多目标混合进化算法的流水车间调度问题的研究

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4、ngCollegeofInformationScienceandEngineeringHenanUniversityofTechnology,Zhengzhou,China摘要车间调度问题是生产管理的主要环节，处于制造系统中的核心地位，一直以来都是调度领域中研究的热点。合理的调度方案可以迅速的提升生产系统的生产效率，节约生产成本，促进生产资源的有效利用。流水车间调度是车间调度中最为常见的一类，已被应用于很多生产领域。现实生产优化过程中通常需要同时考虑到多个性能指标，因此，研究多目标的流水车间调度问题才具有更重要的现实意义。本文提出了一种多目标混合进化算法。混合算法吸收了矢量评价遗传算法(V

5、EGA)的优点，弥补了VEGA的缺陷。VEGA独特的采样策略使VEGA拥有快速收敛的能力和较低的时间复杂度，然而VEGA对于Pareto前沿边缘区域的偏好造成了分布性能上的缺失。本文采用了一种基于新的Pareto支配与被支配关系的适应度函数的采样策略弥补了VEGA的这一缺陷。混合算法融合了这两种采样机制，使得算法能够快速平稳的向Pareto前沿区域收敛。本文首先将多目标混合进化算法在著名的基准测试问题上进行了测试；接着针对于最大完工时间和总流程时间的双目标流水车间调度问题进行数学建模，在关于流水车间调度问题的Taillard测试集上进行了仿真实验；最后，针对最大完工时间和最大拖期的流水车间

6、调度问题，将多目标混合进化算法进行了改进，在算法中加入了一种多目标局部搜索策略，提升了混合算法的收敛性以及分布性能。对于基准问题的测试结果显示，相比较于NSGA-II和SPEA2，本文所提出的多目标混合进化算法不但在收敛性和分布性方面有很大的提升，同时在算法效率方面也占有明显的优势。从Taillard测试集的仿真实验结果可知，多目标混合进化算法比NSGA-II和SPEA2更适合求解多目标的流水车间调度问题。改进算法和原混合算法的数值比对结果显示，在处理以最大完工时间和最大拖期为目标的流水车间调度问题时，多目标局部搜索进一步提高了混合进化算法的性能。多目标混合进化算法无论是求解基准测试问题还

7、是求解多目标流水车间调度问题，在算法性能上的表现都要优于NSGA-II和SPEA2，在算法改进的尝试上也取得了很好的效果。关键字：流水车间调度；混合进化算法；采样策略；矢量评价遗传算法；多目标优化IAbstractJob-shopSchedulingProblemlocatinginthecorepositioninmanufacturingsystemisanimportantpartintheproductionma