基于浮点型编码策略的差分多目标柔性车间调度优化

运用进化算法求解柔性车间调度问题时,编码的特殊性对进化策略造成的局限制约了算法的搜索能力。为此,提出一种基于浮点型编码策略的差分多目标优化算法。该算法采用基于工序权重的浮点数编码—解码机制,消除了排列组合型编码方式对进化操作带来的约束,运用差分进化策略生成新个体,以提高优秀个体产生的几率,进而保证算法有更好的收敛性。将算法与传统算法及其改进形式在相同测试用例上进行对比,结果表明,本算法在保证收敛性的同时,搜索到更多的非支配个体,体现出更好的分布性。此外,提出了平行决策和等价平行决策的定义,将柔性车间调度模型的研究拓展至决策空间。