对NSGA-II算法进行改进

资 源 简 介

对NSGA-II算法进行改进

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法）是多目标优化领域广泛应用的经典算法，但在处理柔性车间调度这类复杂问题时仍存在改进空间。针对该场景的改进主要集中在三个方面：

首先是对快速非支配排序的优化。传统方法计算复杂度较高，可引入精英保留策略的增强版本，通过动态调整种群中非支配解的保留比例，平衡收敛速度和解集分布性。同时采用基于参考点的环境选择机制，改善高维目标空间中的解分布均匀性。

其次在遗传算子方面，针对柔性车间调度问题设计专用交叉变异算子。对工序编码部分采用改进的POX交叉，保证子代可行性；对机器分配部分实施基于概率模型的邻域搜索变异，增强局部搜索能力。这种混合策略能更好保持优良基因块。

最后引入自适应机制动态调整算法参数。根据种群进化状态自动调节交叉概率和变异强度，在进化初期保持较强全局搜索能力，后期逐渐增强局部搜索。同时采用基于拥挤距离的种群管理策略，避免早熟收敛问题。

将改进后的算法应用于柔性车间调度时，需要建立包含完工时间、机器负载平衡等关键指标的多目标模型。通过引入问题特性的启发式规则初始化种群，并设计兼顾解质量与多样性的评价机制，可显著提升算法在复杂调度场景下的优化效果。