【摘 要】
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针对流水车间工人负荷不平衡的现象,构建了工件总延误时间和工人作业分配标准差最小化的双目标优化调度模型。设计了基于两段式染色体编码的NSGA-Ⅱ算法,获得了模型的Pareto最优解集。引入两种嵌入启发式规则:交货期最接近（EDD）规则和加工时间最短（SPT）规则,形成了NSGA-Ⅱ-EDD和NSGA-Ⅱ-SPT两种对比情境。算例分析表明:NSGA-Ⅱ算法的Pareto解的平均个数N、Pareto前沿
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61873109,51308249）； 吉林省交通运输科技项目（20160112）；
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针对流水车间工人负荷不平衡的现象,构建了工件总延误时间和工人作业分配标准差最小化的双目标优化调度模型。设计了基于两段式染色体编码的NSGA-Ⅱ算法,获得了模型的Pareto最优解集。引入两种嵌入启发式规则:交货期最接近（EDD）规则和加工时间最短（SPT）规则,形成了NSGA-Ⅱ-EDD和NSGA-Ⅱ-SPT两种对比情境。算例分析表明:NSGA-Ⅱ算法的Pareto解的平均个数N、Pareto前沿解误差比ER、Pareto前沿解空间评价指标S、Pareto前沿跨度K比NSGA-Ⅱ-EDD和NSGA-Ⅱ-SPT的性能好,在算法运算时间T上性能较差。
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