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申请/专利权人：郑州航空工业管理学院

摘要：本申请公开了交叉变异率自适应型NSGA‑Ⅱ多目标柔性作业车间调度方法，本申请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，基于Q‑learning的交叉率、变异率自适应策略结合于NSGA‑Ⅱ种群交叉、变异环节，弥补NSGA‑Ⅱ中交叉率和变异率固定不变的缺陷，并最终通过求解多目标柔性作业车间调度模型的目标函数，逐渐得到最优解，使用三种初始化策略生成初始解，再基于熵值法对初始种群进行排序与选择；然后，初始化Q‑learning的学习过程，交叉率和变异率在一定范围内随机选择；接下来，经过交叉变异操作后得到一个新的种群，计算它们的状态和奖励，用Q‑learning中Q表更新公式来更新Q表；最后利用带有禁忌搜索策略的局部搜索算法来获得非支配解。

主权项：1.交叉变异率自适应型NSGA-Ⅱ多目标柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：针对多目标柔性作业车间调度问题，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；S2：构建基于Q-learning的交叉率、变异率自适应策略，包括：创建交叉变异两个Q表，定义Q表更新公式；以目标函数值计算适应度值，再以适应度值的大小来当做状态空间；对于每一代，智能体可采取不同的动作来获得合适的交叉率Pc和变异率Pm，Pc和Pm分别选取不同间隔的概率值作为动作空间；以总体的平均适应度和种群多样性设计奖惩函数；采用改进的ε-贪心策略作为动作选择策略；实现交叉率、变异率的自适应策略；S3：将S2中的基于Q-learning的交叉率、变异率自适应策略结合于NSGA-Ⅱ种群交叉、变异环节，以弥补NSGA-Ⅱ中交叉率Pc和变异率Pm固定不变的缺陷，并最终通过求解S1中多目标柔性作业车间调度模型的目标函数，逐渐得到最优解，包括：首先，使用三种初始化策略生成初始解，再基于熵值法对初始种群进行排序与选择；然后，初始化Q-learning的学习过程，Pc和Pm在一定范围内随机选择；接下来，经过交叉变异操作后得到一个新的种群，计算它们的状态和奖励，用Q-learning中Q表更新公式来更新Q表；最后利用带有禁忌搜索策略的局部搜索算法来获得非支配解。

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百度查询： 郑州航空工业管理学院 交叉变异率自适应型NSGA-Ⅱ多目标柔性作业车间调度方法