以总流程时间和最大完工时间的多目标流水车间调度问题在自动化、工业生产等领域具有广泛应用为背景,提出一种基于差分进化与混合采样策略的混合多目标进化算法HMODE(Hybrid Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Differenti...以总流程时间和最大完工时间的多目标流水车间调度问题在自动化、工业生产等领域具有广泛应用为背景,提出一种基于差分进化与混合采样策略的混合多目标进化算法HMODE(Hybrid Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Differential Evolution)来求解此类问题。为提升算法收敛性与分布性,引入新的混合采样方式。区别于传统序列编码方式,采用实数编码,并设计了差分进化的变异、目标个体排序与更新操作。通过Taillard标准测试算例的计算试验,验证了HMODE算法求解多目标流水车间调度问题的有效性。展开更多
文摘以总流程时间和最大完工时间的多目标流水车间调度问题在自动化、工业生产等领域具有广泛应用为背景,提出一种基于差分进化与混合采样策略的混合多目标进化算法HMODE(Hybrid Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Differential Evolution)来求解此类问题。为提升算法收敛性与分布性,引入新的混合采样方式。区别于传统序列编码方式,采用实数编码,并设计了差分进化的变异、目标个体排序与更新操作。通过Taillard标准测试算例的计算试验,验证了HMODE算法求解多目标流水车间调度问题的有效性。
