改进COOT算法求解多目标柔性车间调度问题

摘要

针对柔性车间调度的多目标优化问题,建立了以完工时间、机器总负荷、能耗为优化目标的模型,并提出了一种结合模拟退火的多目标COOT算法(multi-objective COOT algorithm combined with simulated annealing,MOCOOT-SA)进行求解。该算法通过引入存档集和Pareto解的理念,将原有的单目标COOT算法优化成多目标算法,并为其中特定个体选择新的邻域结构和更新方式,再融合模拟退火算法(simulated annealing,SA)优化局部搜索能力和收敛速度。最后选用合适的编解码方式,用MOCOOT-SA算法测试改进的基准算例,并与NSGA-Ⅱ算法、MOPSO算法的结果进行对比,得到各目标上的平均值优化比为0.013~0.047,最优值优化比为0.016~0.045。结果表明,该算法的优点是能更好地解决多目标柔性车间调度问题。