基于改进遗传算法的多机调度问题

遗传算法是解决多机调度组合优化问题最有效的方法之一,但由于其自身存在着一定的缺陷应用受到一定的限制.针对遗传算法的“早熟”和非均匀地在优化空间中搜索等缺陷,提出了一种自适应选择交叉概率、变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法,并将其用于某钢管钢绳企业的多机调度问题,进行了仿真分析.     

基于产品可持续制造过程的多目标决策

研究产品制造过程对经济、环境和社会的影响,使其具有可持续性。以资源约束为主线,考虑产品制造过程中可回收利用材料的使用比例,结合制造过程中安排操作工人的人数,综合优化产品制造过程的生产成本、排放物及单位工人的工作量。建立多目标优化模型,设计专门的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ),获得全局的Pareto最优解集。通过敏感性分析,获得模型中权重系数的合理取值,以及操作工人、可回收利用材料、原始材料的单位成本对模型结果的影响,可以使决策者在制定产品的可持续制造决策时有所依据。文中通过定量分析的方法,对可持续制造的决策理论进行了深入研究。