FJSP的混合优化遗传算法
时间: 2023-07-29 17:10:00 浏览: 78
FJSP(Flexible Job Shop Scheduling Problem)是一种灵活作业车间调度问题,它需要同时考虑多个目标函数的优化。为了解决这个问题,可以使用混合优化遗传算法。混合优化遗传算法结合了全局搜索和邻域搜索的方法,其中遗传算法是一种全局搜索方法,而邻域搜索包括爬山算法、模拟退火和禁忌搜索等方法。\[1\]
另外,如果FJSP问题还涉及到多个目标函数的优化,可以考虑使用NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法。NSGA-II是一种多目标遗传算法,它通过维护帕累托前沿面来寻找非支配解,适用于解决多目标优化问题。\[2\]\[3\]
因此,对于FJSP的混合优化遗传算法,可以结合遗传算法和邻域搜索方法,并考虑使用NSGA-II算法来解决多目标优化问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [混合遗传算法求解FJSP柔性作业车间调度最优化问题](https://blog.csdn.net/inspirationor/article/details/104357063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [模拟退火算法与遗传算法求解多目标优化问题的算法实现(数学建模)](https://blog.csdn.net/m0_62338174/article/details/130441053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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