关键词：柔性作业车间调度问题;多目标优化算法;变领域搜索策略;混合种群初始化策略
摘 要：在纺织生产线调度领域，传统的人工调度方式已难以满足当前对高效利用机器和提升生产效率的迫切需求。鉴于此，本文建立了以最小化最大完工时间和机器总负载为优化目标的多目标柔性作业车间调度问题（flexible job shop scheduling problem, FJSP）数学模型，并提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（INSGA-Ⅱ）用于求解。本文的主要特点是：（1）该算法采用基于工序和机器的两层编码方法；（2）采用混合种群初始化策略，目的是提高种群的初始质量；（3）设计了一种基于迭代次数的变领域搜索策略，在减少无效搜索的同时提高了局部搜索能力。本文在MK01–MK09和abz05–abz09的测试集上，将所提出的算法与其他算法（MOEA/D、MOEA/DD和NSGA-II）进行对比，并通过对14个标准算例的分析，证明了改进个NSGA-Ⅱ算法在求解FJSP问题中的有效性。
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