基于遗传算法的多目标车间调度

资 源 简 介

基于遗传算法的多目标车间调度

详 情 说 明

多目标车间调度是生产管理中的经典难题，需要在生产效率、设备负载、交货期等多个相互冲突的目标间寻找平衡。遗传算法因其优秀的全局搜索能力，常被用于解决这类复杂优化问题。

传统的遗传算法在解决车间调度问题时，主要通过选择、交叉和变异三个核心操作来模拟自然进化过程。算法首先生成随机调度方案作为初始种群，然后通过适应度函数评估每个个体的优劣，优秀的个体将有更高概率被选中参与繁殖。

改进遗传算法通常会针对以下方面进行优化：一是采用精英保留策略，确保每代最优解不被破坏；二是设计动态交叉变异概率，避免早熟收敛；三是引入局部搜索机制，增强算法在优质解附近的开发能力。在多目标优化中，改进算法还会采用Pareto前沿等机制来维护解的多样性。

对比研究表明，改进遗传算法在收敛速度和解的质量上都显著优于基本遗传算法。特别是在处理大规模调度问题时，改进算法能够更有效地跳出局部最优，找到更接近全局最优的调度方案。实际应用中，这些算法需要根据具体车间的约束条件和优化目标进行针对性调整。