将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化...将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化算法(εConstrained Differential Evolution,εDE)寻找各个目标在Pareto前沿上的最大值和最小值,利用这些值对各目标进行归一化处理;然后,用MOEA/D进行求解,并在算法中加入了自适应ε约束处理技术;最后,采用一个标准测试问题和一个焊接梁设计优化问题对该算法进行测试,并与其他两种归一化方法进行了比较.根据提出的方法,MOEA/D能对Pareto前沿的一端进行集中优化,因而能处理一些Pareto前沿两端难以优化的问题.展开更多
为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床...为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法,针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题,提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子,并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中,自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解;在等权重最优解的生产实验中,自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-Ⅱ算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。展开更多
文摘将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化算法(εConstrained Differential Evolution,εDE)寻找各个目标在Pareto前沿上的最大值和最小值,利用这些值对各目标进行归一化处理;然后,用MOEA/D进行求解,并在算法中加入了自适应ε约束处理技术;最后,采用一个标准测试问题和一个焊接梁设计优化问题对该算法进行测试,并与其他两种归一化方法进行了比较.根据提出的方法,MOEA/D能对Pareto前沿的一端进行集中优化,因而能处理一些Pareto前沿两端难以优化的问题.
文摘为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法,针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题,提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子,并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中,自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解;在等权重最优解的生产实验中,自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-Ⅱ算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。
