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摘要
针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem, FJSP),求解算法和多目标处理至关重要，在建立以最小化最大完工时间、最小化生产总能耗、最小化设备总负荷为优化目标的数学模型情况下，提出一种改进的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ)与变邻域搜索算法(VNS)求解该问题。结合问题特点设计工序与设备融合并行双链式编码方式，将个体基因分成工序和设备两部分分别编码。根据改进的NSGA-Ⅱ算法进行最优解搜索，将搜索结果作为VNS的初始解，提高初始解的质量。为提高局部搜索能力，设计4种不同的邻域结构，构建邻域结构集以产生邻域解，保证邻域解在搜索过程的可行性，同时提高求解效率。通过在经典数据集上与其它算法进行实验对比，验证了IVNSGA-Ⅱ算法在多目标生产智能优化调度中的可行性和有效性。
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