nsga2多目标fjsp

NSGA2（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2）是一种针对多目标优化问题的进化算法。在解决多目标FJSP（Flexible Job Shop Scheduling Problem）时，NSGA2将适应度考虑为多个目标函数，如最小化各工件的加工时间、最小化各机器的空闲时间、最小化总加权完工时间等。NSGA2通过非支配排序和拥挤度距离对多个目标函数进行排序，得到一系列非支配解集，这些解集互不支配，任何一个解集中的解都不能被其他解取代。在得到非支配解集后，NSGA2通过计算每个解在局部区域内的拥挤度距离，来保持解集的多样性和分布性，从而避免算法收敛于局部最优解。

与其他算法相比，NSGA2具有更好的收敛性和多样性，能够在相对较短的时间内快速生成一系列非支配解，且这些解具有较好的均衡性和可行性。NSGA2在多目标FJSP中的应用将有助于生产优化的实际应用，提高生产效率和产品质量，并促进工业制造的发展。