求解模糊再制造可重入柔性调度问题的改进NSGA-II算法

针对再制造过程中的复杂不确定性以及可重入加工的特点，采用双模糊数描述加工时间和成本的不确定性，建立了以最小化最大完工时间、最小化总成本和最小化机器总负荷为目标的模糊再制造可重入柔性调度模型，并提出一种改进型NSGA-II算法以有效的求解该模型。在该算法中，采用三种不同的规则初始化种群以提高初始种群质量，利用强化学习技术来动态调整种群交叉率以维持种群多样性，设计了结合三种局部搜索算子的局部搜索策略以增强局部搜索能力。最后，通过不同规模的仿真实验，证明了所提出的算法在解决该问题上的有效性和优越性。