​用遗传算法（NSGA-II）解决车间调度问题

资 源 简 介

​用遗传算法（NSGA-II）解决车间调度问题

详 情 说 明

车间调度问题是制造领域中经典的优化难题，需要在有限的资源条件下合理安排生产任务顺序。遗传算法中的NSGA-II（非支配排序遗传算法II）因其出色的多目标处理能力，成为解决此类问题的理想选择。

NSGA-II的核心优势在于同时优化多个冲突目标，比如最小化总完工时间和最大化设备利用率。算法通过非支配排序将解分为不同前沿等级，再结合拥挤度比较算子保持种群多样性，避免传统遗传算法容易陷入局部最优的缺陷。

典型实施步骤包括：1) 采用工序编码方式将调度方案转化为染色体；2) 设计兼顾可行性和效率的交叉变异算子；3) 建立包含完工时间、设备负载等指标的适应度函数体系。在案例应用中，常能比传统调度方法提升15%-30%的综合性能指标。

实际案例中，某汽车零部件工厂应用NSGA-II优化焊接生产线调度，在满足交货期的前提下，设备闲置率降低22%，平均订单周转时间缩短19%。这充分展示了算法在复杂工业场景中的实用价值。