一种求解多目标FJSP的自学习遗传算法

作     者：常镜洳 于东 CHANG Jing-ru;YU Dong

作者机构：中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 大连东软信息学院辽宁大连116023 

基　　金：国家科技重大专项课题项目(2018ZX04032002)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2022年第43卷第12期

页      码：2465-2470页

摘      要：遗传算法求解多目标FJSP时,关键参数在计算过程中不能智能动态调整,从而影响算法效率和解的质量.本文基于改进的遗传算法和增强学习算法建立一种求解多目标的自学习遗传算法.遗传算法改进如下:首先提高全局和局部机器选择比重构造初始种群,然后依据快速非支配排序和拥挤距离计算适应度值,并设计选择算子,利用增强学习在种群迭代间动态调整交叉概率和变异概率,最后设计交叉和变异算子.实验部分以最大完工时间最小C_(max)、最大负荷机器最小W_(m)、总机器负荷最小W_(t)这3个目标为例,对多个算例进行了大量的测试和分析,证明了该方法的有效性和高效性.

主 题 词：多目标FJSP 遗传算法 增强学习 快速非支配排序 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2021-0303

馆 藏 号：203115579...