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申请/专利权人：郑州航空工业管理学院
摘要：本申请公开了一种基于Q‑learning改进NSGA‑Ⅱ的多目标柔性作业车间调度方法，本申请设计了三种种群初始化规则，利用熵值法将多个目标进行加权处理，以便采用轮盘赌的方式提高种群的多样性。为了使交叉变异参数能够自适应当前种群的进化状态，在算法中加入了Q‑learning。在Q‑learning框架中，首先选取了适应度值作为当前的状态空间，将交叉率和变异率的选取作为动作空间，种群的平均适应度值和多样性设计了一种奖惩机制；在动作选择策略中，扩展了经典的ε‑greedy策略，引入了一种精英保存策略，使自适应参数能够在迭代前期更好地去选择更多的未知动作，在迭代后期能够更好地趋于收敛，并保存每一代中较优的个体。
主权项：1.一种基于Q-learning改进NSGA-Ⅱ的多目标柔性作业车间调度方法，其特征在于，首先以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标，建立多目标柔性作业车间调度模型；设计基于Q-learning的遗传算法中交叉率、变异率的自适应算法，包括：提出三种种群初始化策略，创建交叉率、变异率两个Q表，同时引入状态空间和动作空间，以总体的平均适应度和种群多样性设计奖惩函数，结合改进的禁忌搜索算法对交叉、变异后的目标函数值进行更新；然后采用NSGA-Ⅱ算法提高解的质量以及多样性,逐步获得最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州航空工业管理学院 一种基于Q-learning改进NSGA-Ⅱ的多目标柔性作业车间调度方法
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