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⛄ 内容介绍
一种基于多约束的多目标柔性作业车间节能调度方法.NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGAII（带精英策略的非支配排序的遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于pareto最优解讨论的多目标优化.
⛄ 部分代码
LS_num = 0.2 * Pop_size;
MS = CHS_Matrix(LS_num, Len_Chromo);
os_list = OS_list(J);
OS = CHS_Matrix(LS_num, Len_Chromo);
for i = 1 : LS_num
os_list = os_list(randperm(length(os_list)));%打乱的工序排序给分配到OS中
OS(i,:) = os_list;
GJ_list = [];
for gj = 1 : J_num
GJ_list = [GJ_list,gj];
end
for ii = GJ_list
M_burden = zeros(1,M_num); %用于存放每个机器的负荷
allMachine = M{ii}; %allMachine是工件号g的所有工序的加工机器矩阵，是一个列表套列表
allMachineT = MT{ii};
for j = 1 : length(allMachine)
Machine_Select = [];
List = allMachine{j}; % 存放该工序的可用机器号
ListT = allMachineT{j};
List_Useful_Machine = [];
for num = 1 : length(List)
List_Useful_Machine = [List_Useful_Machine,List{num}];
end
for Mm = List_Useful_Machine
index = List_Useful_Machine == Mm;
M_burden(Mm) = M_burden(Mm) + ListT{index};
Machine_Select = [Machine_Select,M_burden(Mm)]; %对应位置相加得到各个机器累计加工时间
end
[~,Min_index] = min(Machine_Select);
site = Site(ii, j, J);
line = MS(i,:);
line(site) = Min_index ;
MS(i,:) = line;
end
end
end
Chromo_LS =[MS,OS];
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]陈辅斌, 李忠学, 杨喜娟. 基于改进NSGA2算法的多目标柔性作业车间调度[J]. 工业工程, 2018, 21(2):7.
[2]陆科苗, 何利力. 基于改进NSGA-Ⅱ混合算法求解多目标柔性作业车间调度问题[J]. 智能计算机与应用, 2022, 12(7):6.
[3]杜晓亮, 张楠, 孟凡云,等. 改进NSGA2算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2022(005):000.
