在制造业自动化、智能化生产模式的需求日益增加的趋势下,针对生产制造过程中生产工序安排不合理造成的生产效率低、资源浪费严重等问题,构建以最大完成时间和最大生产成本的智能优化调度模型,使用一种改进的NSGA-Ⅱ算法进行研究.通过MSOS染色体编码方案,将个体基因分成机器和工序两部分分别编码.种群初始化通过适当扩大种群的方式,提高算法的全局搜索能力.采用动态拥挤度计算和精英保留的方式选择个体,保证解得多样性的同时保留优秀个体.采用动态混合交叉算法,确保种群更快地向最优方向进化.利用动态自适应变异概率来提高种群后期的多样性.通过对西装上衣缝制环节生产环节编排调度的仿真实验,验证了改进算法在多目标生产智能优化调度中的可行性和有效性.
NSGA-II算法 柔性车间调度 多目标优化 动态拥挤度 精英保留