改进NSGA-III的高维多目标柔性作业车间低碳调度方法研究

作     者：陈锐 陈勇 王宸 宫爱红 胡明茂 龚青山 

作者机构：湖北汽车工业学院机械工程学院 中国工程科技十堰产业技术研究院 上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室 汽车动力传动和电子控制湖北省重点实验室 

出 版 物：《制造技术与机床》 (Manufacturing Technology & Machine Tool)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52375508) 湖北省高等学校中青年科技创新团队计划项目(T20200018) 湖北省教育厅重点项目(D20211803) 湖北汽车工业学院博士基金(BK201905) 

主　　题：高维多目标 低碳调度 混沌映射 多种群精英存储 柔性作业车间调度 

摘      要：针对考虑低碳指标的柔性作业车间调度问题，建立了以碳排放量、机器能耗、完工时间和机器负载为优化目标的高维多目标柔性作业车间低碳调度（MaOFJLCSP）数学模型。鉴于NSGA-III在求解上述模型存在初始解质量差和易陷入局部最优的问题，提出一种改进NSGA-III（NSGA-III-HD）。首先，提出了一种基于混沌映射的实数编码机制，并在此基础上引入立方混沌映射对种群进行初始化，提高初始种群的质量；其次，设计了多种群精英存储的选择策略，在避免算法陷入局部最优的同时丰富了种群的多样性；最后，融合层次分析法和逼近理想解法（AHP-TOPSIS），选出一个更加全面且准确的调度方案。通过基准测试算例Brandimarte数据集和实例数据对改进算法进行验证对比，结果表明，NSGA-III-HD在求解MaOFJLCSP时具有较高的优越性。