改进NSGA算法优化多目标柔性车间调度：高效寻优与早熟避免

本文主要探讨了在多目标柔性车间作业调度问题的研究中，如何通过改进非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA）来提升求解效率和优化效果。多目标柔性车间作业调度问题涉及制造业中的复杂决策，涉及到多个目标如生产效率、资源利用率和响应时间等，这使得传统的单目标优化方法不再适用。 首先，作者提出了一种改进的遗传算法，其中关键步骤包括矩阵编码，这是一种将问题状态转换为适应性个体表示的方法，便于遗传操作。新的交叉算子的设计旨在增强算法的遗传多样性和适应性，避免早熟现象，即过早收敛到局部最优解的问题。 非劣前沿分级方法的改进是另一个核心贡献。传统的NSGA依赖于非劣排序，但改进后的算法能够更快速地找到Pareto最优解集，即同时满足所有目标的最佳解决方案集合，显著降低了计算复杂度。此外，作者引入了基于Pareto等级的自适应变异算子，根据种群多样性动态调整变异概率，这样既能保持种群多样性，也能挖掘潜在的优秀解决方案。 精英保留策略是另一项关键要素，它确保了最优解在整个进化过程中不会丢失，提高了算法的整体性能。通过这种策略，算法能够在保持全局搜索能力的同时，有效地避免了搜索空间的盲目探索，提高了搜索的针对性。 这篇论文的创新在于提出了一种结合了传统遗传算法优点和多目标优化策略的改进NSGA，有效地解决了多目标柔性车间作业调度问题，对于提高制造业的生产效率和竞争力具有重要意义。通过实例计算，作者证明了这种方法的有效性和优越性，对于相关领域的研究人员和工程师来说，提供了实用的解决策略和理论支持。