發(fā)布時(shí)間：2022-02-09 04:16

　　為提高制造系統(tǒng)中高維目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化算法的求解性能,更好地在收斂性和分布性之間保持平衡,提出一種改進(jìn)精英策略的PCA-NSGAⅡ算法。根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的需求,建立以最小化生產(chǎn)總成本、最大完工時(shí)間、提前/拖期懲罰和制造過(guò)程碳排放為目標(biāo)的調(diào)度優(yōu)化模型。針對(duì)現(xiàn)有高維目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化領(lǐng)域采用基于權(quán)重化函數(shù)的算法求解質(zhì)量差、搜索效率低等問題,將理論研究中基于主成分分析（PCA）的占優(yōu)機(jī)制引入高維目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化領(lǐng)域;設(shè)計(jì)了一種PCA-NSGAⅡ算法,為提高算法的求解質(zhì)量和收斂性能,提出一個(gè)外部種群多樣性維護(hù)方法來(lái)改進(jìn)精英策略,將優(yōu)秀個(gè)體納入外部種群,豐富種群結(jié)構(gòu)。通過(guò)算例分析,并與其他3種算法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,所提算法在求解質(zhì)量和收斂性能上均具有優(yōu)勢(shì);驗(yàn)證了基于PCA占優(yōu)機(jī)制的高維目標(biāo)處理方法能夠在考慮所有目標(biāo)特征的同時(shí)增大選擇壓力,有效地解決高維目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化問題。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2020,26(09)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 高維目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化建模
    1.1 問題描述
    1.2 條件假設(shè)
    1.3 調(diào)度優(yōu)化模型
2 改進(jìn)精英策略的PCA-NSGAⅡ
    2.1 編碼和解碼
    2.2 種群初始化以及選擇、交叉、變異操作
        (1)種群初始化
        (2)選擇操作
        (3)交叉操作
        (4)變異操作
    2.3 PCA占優(yōu)機(jī)制
    2.4 外部種群
3 算例驗(yàn)證
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于全局排序的高維多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 肖婧,畢曉君,王科俊.  軟件學(xué)報(bào). 2015(07)
[3]營(yíng)運(yùn)貨車道路運(yùn)行油耗及碳排放因子研究[J]. 彭美春,李嘉如,胡紅斐.  汽車技術(shù). 2015(04)
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[8]基于改進(jìn)非支配排序遺傳算法的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 張超勇,董星,王曉娟,李新宇,劉瓊.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2010(11)
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