混合进化算法框架及其在多目标调度中的应用

摘要

调度在智能制造系统中扮演着非常重要的角色.进化算法(Evolutionary Algorithms,EA)是一种通用的基于群体的元启发式优化算法,能够很好地找到复杂调度问题的折中最优解.笔者设计了一种多目标混合进化算法框架,将向量评估遗传算法与一种新的采样策略相结合,既保持了收敛速度,又保持了分布性能.多目标混合进化算法(MoHEA)可用于求解多目标装配线平衡问题,数值实验结果表明该算法可以获得更好的效果.