控制与决策

作者：陈仁胜,吴斌,闫飞一

单位：南京工业大学 经济与管理学院,南京 211816,,南京工业大学 经济与管理学院,南京 211816,,南京工业大学 经济与管理学院,南京 211816,

关键词：绿色集成调度;多目标优化;混合学习策略;可变速AGV;NSGA-II;充电约束

基金：国家社科基金一般项目(20BGL025)；国家重点研发项目子课题项目(2021YFB3301302)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_1522).

传统制造业正逐渐向智能化、绿色化制造模式转型.为实现柔性制造车间的增效减排,以最小化最大完工时间和总能耗为目标,构建充电约束下可变速AGV与机器绿色集成调度模型,并设计一种基于混合学习策略的改进NSGA-II算法进行优化求解.采用基于工序、机器、AGV及其速度的四段式染色体编码方案,对各编码段分别设计不同的交叉变异算子;采用基于反向学习的精英保留策略,以提高算法的种群多样性;提出针对问题特征的邻域搜索算子,基于Q-learning强化学习算法,动态调整迭代过程中的邻域结构,增强算法的局部搜索能力.最后通过仿真实验表明,改进NSGA-II算法是求解该问题的有效方法.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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