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基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法
1
作者
詹燕
陈洁雅
+5 位作者
江伟光
鲁建厦
汤洪涛
宋新禹
许丽丽
刘赛淼
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2510-2519,共10页
针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-...
针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-Ⅱ遗传操作阶段,采用差分进化(DE)算法,避免陷入局部最优;通过变异向量的差分操作与部分映射交叉加快迭代速度,同时提高种群多样性.通过求解不同基准函数与不同规模算例验证算法的有效性,结果表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进算法具有更优帕累托前沿,同时算法结果的均匀性和多样性更好,求解时间更短.研究结果表明,新算法生成的结果更优;相比NSGA-Ⅱ算法、多目标粒子群算法(MOPSO),生成的总配送距离减少26.65%,总时间窗惩罚减少32.5%,能有效提高车间物料的配送效率.
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关键词
物料配送
多目标优化
密度峰值聚类
非支配排序遗传
差分进化
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职称材料
题名
基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法
1
作者
詹燕
陈洁雅
江伟光
鲁建厦
汤洪涛
宋新禹
许丽丽
刘赛淼
机构
浙江工业大学机械工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2510-2519,共10页
基金
浙江省尖兵研发攻关计划资助项目(2023C01063)。
文摘
针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-Ⅱ遗传操作阶段,采用差分进化(DE)算法,避免陷入局部最优;通过变异向量的差分操作与部分映射交叉加快迭代速度,同时提高种群多样性.通过求解不同基准函数与不同规模算例验证算法的有效性,结果表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进算法具有更优帕累托前沿,同时算法结果的均匀性和多样性更好,求解时间更短.研究结果表明,新算法生成的结果更优;相比NSGA-Ⅱ算法、多目标粒子群算法(MOPSO),生成的总配送距离减少26.65%,总时间窗惩罚减少32.5%,能有效提高车间物料的配送效率.
关键词
物料配送
多目标优化
密度峰值聚类
非支配排序遗传
差分进化
Keywords
material distribution
multi-objective optimization
density peak clustering
non-dominated sort-ing genetic algorithm
differential evolution
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法
詹燕
陈洁雅
江伟光
鲁建厦
汤洪涛
宋新禹
许丽丽
刘赛淼
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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