改进NSGA2算法求解柔性作业车间调度问题

摘要

文章主要研究多目标柔性作业车间的调度问题,以完工时间、机器总负载、生产成本为优化目标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对传统的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA2)在求解多目标柔性作业车间调度中出现的过早收敛或局部收敛问题,提出了改进的NSGA2算法。将传统算法精英保留过程中直接选取前N个最优个体作为新一代种群改为先选取前N×α个个体,然后在次优前沿面上随机选择剩余个体,避免了种群多样性降低导致的算法陷入局部收敛,同时加入了邻域搜索,弥补了传统算法在局部搜索上的不足。通过实验仿真验证了算法的有效性。