針對多目標約束柔性作業(yè)車間問題,提出基于混合變異算子的NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-Ⅱ）算法。針對NSGA-Ⅱ易早熟收斂不足的問題,分別引入泊松、平均以及高斯算子來提高算法前中后期的全局以及局部尋優(yōu)能力。采用模糊層次分析—改進的熵權法（FAHP-IEVM）主客觀相結合的決策方法,從多組最優(yōu)解集中篩選出最優(yōu)方案。通過ZDT系列測試函數(shù)對改進的算法進行測試分析對比,結果表明改進算法的收斂性和多樣性指標都有明顯提高。最后通過算例仿真對比分析驗證了算法尋優(yōu)能力及計算效率的有效性和決策方法 FAHP-IEVM的合理性。 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學報. 2020,32(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于主成分分析的仿真結果評估方法[J]. 鞠儒生,蔡子民,楊妹,王松.  系統(tǒng)仿真學報. 2019(12)
[2]基于D-AHP和TOPSIS的火電廠控制系統(tǒng)信息安全風險評估[J]. 彭道剛,衛(wèi)濤,趙慧榮,姚峻,王維建.  控制與決策. 2019(11)
[3]改進的多種群算法優(yōu)化隱馬爾可夫模型預測篦壓趨勢[J]. 劉兆倫,張春蘭,郭長江,王海羽,武尤,劉彬.  控制理論與應用. 2019(08)
[4]改進人工蜂群求解多目標柔性作業(yè)車間調度問題[J]. 程冰,徐華,王玲娣,梁冰.  信息與控制. 2019(01)
[5]含分布式供能設備的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃評價[J]. 聞旻,劉育權,胡梟,程浩忠.  電測與儀表. 2018(21)
[6]花授粉算法求解多目標模糊柔性作業(yè)車間調度[J]. 徐文豪,王艷,嚴大虎,紀志成.  系統(tǒng)仿真學報. 2018(11)
[7]求解區(qū)間柔性作業(yè)車間調度的多目標進化算法[J]. 王春,王艷,紀志成.  控制與決策. 2019(05)
[8]綠色車間調度優(yōu)化研究進展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格.  控制與決策. 2018(03)
[9]高超聲速飛行器再入控制與性能評估方法[J]. 楊琪琛,宗群,董琦.  信息與控制. 2017(01)
[10]改進熵權法及其在電能質量評估中的應用[J]. 歐陽森,石怡理.  電力系統(tǒng)自動化. 2013(21)



本文編號：3191896