【摘 要】
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针对多目标柔性作业车间调度问题,该文建立优化目标为最大完工时间、机器平均相对空闲率以及机器总负荷最小化的数学模型,并设计一种基于Pareto改进的自适应混合算法(NGA-PSO
【机 构】
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西安高压电器研究院有限责任公司,西北工业大学航海学院
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针对多目标柔性作业车间调度问题,该文建立优化目标为最大完工时间、机器平均相对空闲率以及机器总负荷最小化的数学模型,并设计一种基于Pareto改进的自适应混合算法(NGA-PSO)。其算法采用分层结构相结合,底层采用基于隔离的小生境技术(Niche genetic algorithm,NGA),上层采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)。为提高算法的收敛效率和求解精度,提出了改进策略,采用适应度值分配策略作为种群选择的评价标准;设计动态的交叉变异概率,使算子在迭代过
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