一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

作     者：白俊杰 王宁生 唐敦兵 Bai Junjie;Wang Ningsheng;Tang Dunbing

作者机构：南京航空航天大学CMS工程研究中心南京210016 

出 版 物：《南京航空航天大学学报》 (Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics)

年 卷 期：2010年第42卷第4期

页      面：447-453页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 071102[理学-系统分析与集成] 081103[工学-系统工程] 

基　　金：教育部霍英东教育基金青年教师基金(111056)资助项目 新世纪优秀人才支持计划(NCET-08)资助项目 

主　　题：柔性作业车间调度 粒子群优化算法 多目标优化 偏好信息 

摘      要：针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PM OPSO)。该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择。在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息。采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整。针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织投票选举的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现。最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性。