异构云环境下AHP定权的多目标强化学习作业调度方法 被引量：5

1

作者 袁景凌 陈旻骋 +1 位作者 江涛 李超 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期379-386,共8页

随着新型基础设施建设(新基建)的加速,云计算将获得新的发展契机.数据中心作为云计算的基础设施,其内部服务器不断升级换代,这造成计算资源的异构化.如何在异构云环境下,对作业进行高效调度是当前的研究热点之一.针对异构云环境多目标... 随着新型基础设施建设(新基建)的加速,云计算将获得新的发展契机.数据中心作为云计算的基础设施,其内部服务器不断升级换代,这造成计算资源的异构化.如何在异构云环境下,对作业进行高效调度是当前的研究热点之一.针对异构云环境多目标优化调度问题,设计一种AHP定权的多目标强化学习作业调度方法.首先定义执行时间、平台运行能耗、成本等多个目标,其中定义服务延迟成本以描述用户对服务质量的满意程度;然后设计面向异构资源的多目标调度综合评价方法,利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定各个目标的权重;最后将该方法引入Q-learning的奖励值计算,使其能反映异构云环境下作业的总体执行情况,并对后续抵达的作业起到良好的经验学习作用.实验结果表明,所提出的方法优于大部分对比方法,能够较好地优化作业执行效率和保障用户及服务提供商的利益. 展开更多

关键词 强化学习 多目标 作业调度 异构资源 服务延迟成本

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云计算平台下基于近似ε-约束的多目标作业调度优化算法 被引量：3

2

作者 高燕 陈小辉 任勇军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期711-715,共5页

针对云计算中平台主机之间工作负载分布的作业调度问题,提出了一种基于近似ε-约束的优化算法。将作业调度问题建模为一个数学决策模型,求出模型的可行工作调度集,利用ε-约束算法获得每个单目标模型的帕累托前沿,从而优化作业的总平均... 针对云计算中平台主机之间工作负载分布的作业调度问题,提出了一种基于近似ε-约束的优化算法。将作业调度问题建模为一个数学决策模型,求出模型的可行工作调度集,利用ε-约束算法获得每个单目标模型的帕累托前沿,从而优化作业的总平均等待时间、最长工作调度中作业的平均等待时间(如调度跨度)和所需主机数目。实验通过建立实例将算法与传统的加权和(WS)算法进行比较,实验结果显示,算法需要更少的平均等待时间和主机数目,找到的非支配解平均数比WS算法多77.8%,表明算法更具多样化,适合用于解决云计算环境下的大规模多目标作业调度问题。 展开更多

关键词 云计算平台 多目标作业调度 ε-约束 优化作业 帕累托前沿 加权和算法

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自适应邻域的多目标网格任务调度算法 被引量：1

3

作者 杨明 薛胜军 +1 位作者 陈亮 刘永生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期599-602,共4页

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度... 针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。 展开更多

关键词 网格任务调度算法 多目标进化算法 自适应邻域 任务调度

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基于多目标权衡的数据网格作业调度算法 被引量：2

4

作者 徐奕奕 唐培和 郑庆华 《广西工学院学报》 CAS 2013年第4期37-40,共4页

动态变化的数据网格环境下,很大一部分服务器和带宽资源于分发业务和下载类服务的传递,其资源请求任务受调度长度、时间跨度、负载均衡、服务质量、经济原则及安全性能等诸多因素制约,难以用单一特征来表示.鉴于此,基于多目标权衡提出... 动态变化的数据网格环境下,很大一部分服务器和带宽资源于分发业务和下载类服务的传递,其资源请求任务受调度长度、时间跨度、负载均衡、服务质量、经济原则及安全性能等诸多因素制约,难以用单一特征来表示.鉴于此,基于多目标权衡提出一种针对多业务作业请求矩阵,权衡多参数均衡的作业调度算法.仿真实验表明,该算法能在系统重载时提升系统整体的吞吐率,适应大规模图状数据处理场景. 展开更多

关键词 数据网格 多目标权衡 作业调度

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多目标柔性Job Shop调度问题的技术现状和发展趋势 被引量：19

5

作者 吴秀丽 孙树栋 +1 位作者 杨展 翟颖妮 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期1-5,9,共6页

首先概述了多目标柔性Job Shop调度问题的基本概念,包括问题定义、常用假设条件、性能指标和问题的分类,讨论了其复杂性;其次,分别从建模、优化方法和原型系统研究方面综述了其发展过程和研究现状,对一类更加通用的多目标柔性Job Shop... 首先概述了多目标柔性Job Shop调度问题的基本概念,包括问题定义、常用假设条件、性能指标和问题的分类,讨论了其复杂性;其次,分别从建模、优化方法和原型系统研究方面综述了其发展过程和研究现状,对一类更加通用的多目标柔性Job Shop问题进行了简单的文献综述;最后指出了现有研究存在的问题与不足,并对未来的发展趋势进行了探讨。 展开更多

关键词 多目标 柔性工作车间调度 建模 优化方法 原型系统

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求解多目标作业车间调度问题的双种群遗传算法 被引量：23

6

作者 王伟玲 李俊芳 王晶 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期808-815,共8页

针对多目标作业车间调度问题,提出一种将正逆序调度方法与生成调度活动的遗传算法相结合的双种群遗传算法。该算法利用活动调度缩减解空间,提出采用正、逆序遗传调度算法分别在不同种群优化不同目标函数,将多目标问题分解成多个单目标... 针对多目标作业车间调度问题,提出一种将正逆序调度方法与生成调度活动的遗传算法相结合的双种群遗传算法。该算法利用活动调度缩减解空间,提出采用正、逆序遗传调度算法分别在不同种群优化不同目标函数,将多目标问题分解成多个单目标问题。在进化过程中,通过个体迁移算子加快多个目标的并行搜索,并提出了一种构造Pareto解集的精英锦标赛法则。通过基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 作业车间调度 遗传算法 Giffler&Thompson算法

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基于改进遗传算法的多目标柔性作业车间节能调度问题 被引量：24

7

作者 王雷 蔡劲草 石鑫 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期494-502,共9页

为降低柔性作业车间调度中的能耗,在分析柔性作业车间调度问题研究现状和不足的基础上,以完工时间、机器能耗和工人操作机器的舒适度作为柔性作业车间调度问题的多目标函数。利用改进遗传算法对其进行优化研究。算法中采用权重法对种群... 为降低柔性作业车间调度中的能耗,在分析柔性作业车间调度问题研究现状和不足的基础上,以完工时间、机器能耗和工人操作机器的舒适度作为柔性作业车间调度问题的多目标函数。利用改进遗传算法对其进行优化研究。算法中采用权重法对种群进行初始化处理以获得较好的解;采用快速解码获得需要的总适应度值;利用改进的交叉及变异操作,避免非法解的产生;利用精英保留策略保留优秀基因,提高求解效率和求解质量。通过对具体案例仿真验证算法的有效性。 展开更多

关键词 改进遗传算法 多目标 柔性作业车间调度 舒适度 节能调度

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自适应Jaya算法求解多目标柔性车间绿色调度问题 被引量：20

8

作者 王建华 潘宇杰 孙瑞 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1714-1722,共9页

针对多目标柔性作业车间绿色调度问题(MO-FJGSP),建立优化目标为最大完工时间、机器总负荷和能耗最小的多目标数学模型,并设计一种基于Pareto最优解的自适应多目标Jaya算法(SAMO-Jaya)对该问题进行优化求解.算法采用两级实数编码方式实... 针对多目标柔性作业车间绿色调度问题(MO-FJGSP),建立优化目标为最大完工时间、机器总负荷和能耗最小的多目标数学模型,并设计一种基于Pareto最优解的自适应多目标Jaya算法(SAMO-Jaya)对该问题进行优化求解.算法采用两级实数编码方式实现工序排序与机器分配的编码表示,并设计一种转换机制实现将Jaya连续解空间映射至FJSP离散解空间;然后设计一种混沌序列与均匀分布相结合的混合策略以提高初始种群的质量与全局分散性;此外,在Jaya算法中嵌入自适应调整种群规模的方法以提高算法求解速度.通过10个单目标与3个多目标基准算例测试,并与7个已有算法进行对比分析,结果表明SAMO-Jaya算法能够对MO-FJGSP进行有效求解. 展开更多

关键词 多目标优化 柔性作业车间绿色调度 自适应多目标Jaya算法 PARETO最优解 混合策略

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改进NSGA2算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：16

9

作者 杜晓亮 张楠 +1 位作者 孟凡云 王金鹤 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第5期182-186,共5页

文章主要研究多目标柔性作业车间的调度问题,以完工时间、机器总负载、生产成本为优化目标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对传统的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA2)在求解多目标柔性作业车... 文章主要研究多目标柔性作业车间的调度问题,以完工时间、机器总负载、生产成本为优化目标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对传统的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA2)在求解多目标柔性作业车间调度中出现的过早收敛或局部收敛问题,提出了改进的NSGA2算法。将传统算法精英保留过程中直接选取前N个最优个体作为新一代种群改为先选取前N×α个个体,然后在次优前沿面上随机选择剩余个体,避免了种群多样性降低导致的算法陷入局部收敛,同时加入了邻域搜索,弥补了传统算法在局部搜索上的不足。通过实验仿真验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 多目标 柔性作业车间调度 NSGA2算法 精英保留 邻域搜索

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用混合量子算法求解模糊柔性作业车间调度问题 被引量：15

10

作者 刘晓冰 焦璇 +1 位作者 黄明 宁涛 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2015年第3期8-13,共6页

针对模糊环境下柔性作业车间的调度问题,以最小化最大完工时间、最小化成本和最小化惩罚值为目标,建立调度问题数学模型,提出了混沌量子粒子群算法。针对实际生产交货期模糊的特点,在量子粒子群算法基础上,提出引入混沌机制建立初始群... 针对模糊环境下柔性作业车间的调度问题,以最小化最大完工时间、最小化成本和最小化惩罚值为目标,建立调度问题数学模型,提出了混沌量子粒子群算法。针对实际生产交货期模糊的特点,在量子粒子群算法基础上,提出引入混沌机制建立初始群的方法;针对量子个体的更新,提出了改进的量子旋转角计算方法;针对种群可能局部早熟收敛和后期多样性丢失的问题,利用混沌机制的遍历性,提出混沌局部优化策略;通过四个经典的调度算例验证了所提出算法能降低早熟概率和提高迭代搜索效率,与其他算法比较可以获得更多的非支配解。 展开更多

关键词 多目标优化 模糊调度 柔性作业车间调度 量子粒子群算法 混沌机制

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基于遗传算法的多目标柔性工作车间调度问题求解 被引量：8

11

作者 谷峰 陈华平 卢冰原 《运筹与管理》 CSCD 2006年第1期134-139,共6页

本文针对柔性工作车间调度问题给出了一个有意义的综合目标??尽可能缩短制造周期的同时尽可能的减少机器负荷。由于传统遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题上的局限性,我们提出了一种改进遗传算法:首先,我们给出了针对综合目标的工... 本文针对柔性工作车间调度问题给出了一个有意义的综合目标??尽可能缩短制造周期的同时尽可能的减少机器负荷。由于传统遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题上的局限性,我们提出了一种改进遗传算法:首先,我们给出了针对综合目标的工序调度算法获得初始集合;接着,针对柔性工作车间调度问题的特点,我们在常用的基于工序顺序的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法,并据此设计了相应的交叉变异操作;最后借鉴了物种进化现象中的环境迁移思想设计了解决多目标优化问题的迁移操作。实验结果表明,改进的遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题的解决上要优于传统遗传算法。 展开更多

关键词 系统理论 多目标优化 遗传算法 柔性工作车间调度

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面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法 被引量：11

12

作者 贾兆红 陈华平 +1 位作者 唐俊 卢冰原 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4959-4963,共5页

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法。算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索... 将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法。算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力。然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法。此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性。最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法。 展开更多

关键词 多目标 粒子群优化 动态概率 变异 柔性工作车间调度

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基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究 被引量：8

13

作者 余建军 孙树栋 刘易勇 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期511-519,共9页

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设... 建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性. 展开更多

关键词 免疫算法 保优机制 多目标 柔性job—shop调度

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灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题 被引量：8

14

作者 朱光宇 冯子超 杨志锋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2233-2238,共6页

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。... 提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。 展开更多

关键词 灰熵并行分析法 粒子群算法 多目标优化 作业车间调度

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不确定工时下多目标柔性作业车间调度问题的进化求解方法 被引量：6

15

作者 钟小玉 韩玉艳 +2 位作者 姚香娟 巩敦卫 孙永征 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第4期737-757,共21页

在实际工业生产中,调度环境的复杂性与不确定性使得调度问题求解难度大大提高.针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用不确定参数描述随机工时波动程度和约束条件允许违背程度,构建工时波动服从指数分布的多目标柔性车间调度模... 在实际工业生产中,调度环境的复杂性与不确定性使得调度问题求解难度大大提高.针对加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用不确定参数描述随机工时波动程度和约束条件允许违背程度,构建工时波动服从指数分布的多目标柔性车间调度模型.基于机会约束规划理论,将不确定调度问题转化为加工时间确定的柔性作业车间调度问题,求解得到一定程度上具有鲁棒性能的调度方案.在执行过程中,采用工序移动调整和重调度方法对作业排产方案进行动态调整.基于双链式编码以及贪婪插入法解码规则,提出了基于变邻域搜索的混合NSGA-Ⅱ算法.针对车间调度问题的多约束性和计算复杂度高等特点,设计了基于机器选择的复合启发式规则,包括依据概率的最小累计机器负载和最短工序加工时间规则,以获取更加接近Pareto前沿的均匀分布初始种群.采用改进工序和设备交叉策略以提高算法的全局搜索能力.此外,基于关键工序和机器选择的多种邻域结构,设计了变邻域搜索策略,以进一步提高算法的局部搜索能力.通过Kacem和Brandimarte标准算例的数值仿真以及与多种代表算法的统计比较,验证了所提算法的有效性.本文所提算法为不确定柔性作业车间调度问题提供了更优的调度方案. 展开更多

关键词 多目标优化 柔性作业车间调度 NSGA-Ⅱ 变邻域搜索 不确定工时 机会约束规划

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教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题 被引量：6

16

作者 吴定会 孔飞 +1 位作者 田娜 纪志成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1617-1622,1627,共7页

针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教... 针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。 展开更多

关键词 多目标 柔性作业车间调度 Pareto非支配解集 教与同伴学习粒子群 停滞阻止策略

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多目标柔性作业调度的优化研究 被引量：4

17

作者 梁迪 陶泽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期223-225,240,共4页

针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传算法提出了一种新的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;... 针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传算法提出了一种新的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证算法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生。最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题。 展开更多

关键词 多目标优化 柔性作业调度 混合遗传算法

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一种求解柔性作业车间调度问题的混合智能算法 被引量：5

18

作者 武福 张治娟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第5期130-133,共4页

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子群算法优化融合的混合智能算法,并将其应用于解决多目标柔性作业车间调度问题。采用蚁群算法寻径生成初始群体,利用遗传算法进行调度路径的优化,利用粒子群算法对蚁群算法中的信息素进行优化,优势... 提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子群算法优化融合的混合智能算法,并将其应用于解决多目标柔性作业车间调度问题。采用蚁群算法寻径生成初始群体,利用遗传算法进行调度路径的优化,利用粒子群算法对蚁群算法中的信息素进行优化,优势互补。最后通过仿真实例验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 蚁群算法 多目标优化 柔性作业车间调度

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改进NSGA-Ⅲ的高维多目标柔性作业车间低碳调度方法研究

19

作者 陈锐 陈勇 +3 位作者 王宸 宫爱红 胡明茂 龚青山 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第10期165-173,共9页

针对考虑低碳指标的柔性作业车间调度问题,建立了以碳排放量、机器能耗、完工时间和机器负载为优化目标的高维多目标柔性作业车间低碳调度(MaOFJLCSP)数学模型。鉴于NSGAⅢ在求解上述模型存在初始解质量差和易陷入局部最优的问题,提出... 针对考虑低碳指标的柔性作业车间调度问题,建立了以碳排放量、机器能耗、完工时间和机器负载为优化目标的高维多目标柔性作业车间低碳调度(MaOFJLCSP)数学模型。鉴于NSGAⅢ在求解上述模型存在初始解质量差和易陷入局部最优的问题,提出一种改进NSGA-Ⅲ(NSGA-Ⅲ-HD)。首先,提出了一种基于混沌映射的实数编码机制,并在此基础上引入立方混沌映射对种群进行初始化,提高初始种群的质量;其次,设计了多种群精英存储的选择策略,在避免算法陷入局部最优的同时丰富了种群的多样性;最后,融合层次分析法和逼近理想解法(AHP-TOPSIS),选出一个更加全面且准确的调度方案。通过基准测试算例Brandimarte数据集和实例数据对改进算法进行验证对比,结果表明,NSGA-Ⅲ-HD在求解MaOFJLCSP时具有较高的优越性。 展开更多

关键词 高维多目标 低碳调度 混沌映射 多种群精英存储 柔性作业车间调度

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遗传算法在多目标柔性Job-Shop调度中应用 被引量：2

20

作者 朱文龙 丁华福 《计算机技术与发展》 2009年第4期217-219,223,共4页

针对Job-Shop调度问题,提出了一种双染色体的遗传算法编码新方法,采用对染色体的分离交叉重组操作生成更多的优秀个体,设计了多种群、遗传参数自适应调整来提高种群的多样性。使用优势档案群保存当代最优Pareto解。最后给出仿真结果,与... 针对Job-Shop调度问题,提出了一种双染色体的遗传算法编码新方法,采用对染色体的分离交叉重组操作生成更多的优秀个体,设计了多种群、遗传参数自适应调整来提高种群的多样性。使用优势档案群保存当代最优Pareto解。最后给出仿真结果,与经典的遗传算法求得的结果比较,证明了该算法的有效性和先进性。 展开更多

关键词 多目标遗传算法 柔性job—Shop调度 种群多样性

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