基于改进NSGA-Ⅱ的交叉培训规划多目标优化
Multi-objective Optimal Cross-Training Plan Models Using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ作者机构：东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819
出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))
年 卷 期：2011年第32卷第12期
页 面：1696-1699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] 070105[理学-运筹学与控制论] 0701[理学-数学] 071102[理学-系统分析与集成]
基 金：国家自然科学基金资助项目(70971019) 国家创新研究群体科学基金资助项目(71021061) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N100404026)
主 题：交叉培训 单元装配线 员工满意度 多目标优化 非支配排序遗传算法
摘 要：针对柔性制造单元的员工交叉培训规划问题,从人性化和经济效益的角度考虑,提出了将多能工水平和任务覆盖水平等培训策略作为约束条件,以培训员工平均满意度最大化和任务平均支付工资最小化为目标的多目标优化方法.针对多目标优化模型,采用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,并采用了Pareto解集过滤器技术.实验结果表明,改进的算法在一定程度上提高了运算效率和改善了Pareto解的多样性.
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