【车间调度】基于非支配排序遗传算法NSGAII的柔性作业车间调度问题研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 438 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #前端 #数据库 #支持向量机

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文内容如下：🎁🎁🎁

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于非支配排序遗传算法NSGA-II的柔性作业车间调度问题研究

摘要

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

关键词

NSGA-II；柔性作业车间调度问题；多目标优化；染色体编码；交叉变异

一、引言

在现代制造业中，作业车间调度是提高生产效率、降低成本的关键环节。传统作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSP）要求工件按照特定工艺路线在固定机器上加工，而柔性作业车间调度问题（FJSP）则允许同一工序在多台不同机器上加工，增加了调度的灵活性和复杂性。由于FJSP涉及多个冲突目标，如最小化最大完工时间（Makespan）、最小化总延迟时间（Total Tardiness）、最小化总机器负荷（Total Machine Load）等，传统的单目标优化方法难以满足需求，因此需要采用多目标优化算法进行求解。NSGA-II作为一种基于Pareto支配的遗传算法，通过非支配排序、拥挤距离计算和精英保留策略，能够有效逼近Pareto最优解集，成为解决FJSP的常用方法。

二、NSGA-II算法原理

2.1 非支配排序

非支配排序是NSGA-II的核心环节，它将种群中的个体按照支配关系进行分层。若个体A不受种群中其他任何个体支配，则A属于第一层Pareto前沿，赋予最低的排序等级；移除第一层个体后，在剩余个体中继续寻找不受支配的个体，赋予第二层排序等级，依此类推，直到所有个体都被赋予排序等级。这种排序方式确保了不受支配的个体具有更高的繁殖机会。

2.2 拥挤距离计算

为维持种群多样性，避免算法过早收敛到局部最优解，NSGA-II引入了拥挤距离的概念。拥挤距离表示在解空间中，一个个体周围个体的密度。对于同一Pareto前沿上的个体，拥挤距离越大，说明该个体周围的个体越稀疏，被选中的概率越高。计算方法是对解集在各个目标维度上进行排序，然后计算每个个体与其相邻个体目标值的差值的总和。