基于多目標(biāo)遺傳算法的車間調(diào)度研究.pdf

1、在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下,企業(yè)的管理模式、生產(chǎn)生活的方式都發(fā)生了翻天覆地的變化,這些因素使得車間調(diào)度問(wèn)題變得更加復(fù)雜。傳統(tǒng)調(diào)度方案的生成,是靠有經(jīng)驗(yàn)的工人手工生成的:在調(diào)度目標(biāo)規(guī)模較小的時(shí)候,這種方式具有一定的可行性；但是當(dāng)調(diào)度規(guī)模稍大的時(shí)候,手工調(diào)度方式就變的無(wú)能為力。因此,在當(dāng)今環(huán)境下,如何利用現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)手段來(lái)對(duì)調(diào)度方案實(shí)現(xiàn)優(yōu)化,已經(jīng)受到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。
　　 在我們生活的環(huán)境中,只有少之又少的問(wèn)題所涉及的目標(biāo)或者變量是單

2、一的,現(xiàn)實(shí)條件下的優(yōu)化問(wèn)題絕大多數(shù)都是多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題。多目標(biāo)遺傳算法自身具有的特點(diǎn)非常適合解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,近年來(lái)在解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題上受到了較高的重視。因此將多目標(biāo)遺傳算法列入車間調(diào)度問(wèn)題的研究中。
　　 多目標(biāo)遺傳算法求得的是一組解集。雖然這組解集滿足使用者的要求,但是使用者要想從這個(gè)具有許多等價(jià)解的解集中找出符合當(dāng)前更加具體要求的解時(shí)會(huì)覺(jué)得力不從心。因此本文結(jié)合實(shí)際情況,將層次分析法引入到算法中,使得算法可以根據(jù)偏好的