交叉变异率自适应型NSGA-Ⅱ多目标柔性作业车间调度方法

本申请公开了交叉变异率自适应型NSGA‑Ⅱ多目标柔性作业车间调度方法，本申请以最小化的最大完工时间和机器总能耗最低为优化目标，建立多目标柔性作业车间调度模型，基于Q‑learning的交叉率、变异率自适应策略结合于NSGA‑Ⅱ种群交叉、变异环节，弥补NSGA‑Ⅱ中交叉率和变异率固定不变的缺陷，并最终通过求解多目标柔性作业车间调度模型的目标函数，逐渐得到最优解，使用三种初始化策略生成初始解，再基于熵值法对初始种群进行排序与选择；然后，初始化Q‑learning的学习过程，交叉率和变异率在一定范围内随机选择；接下来，经过交叉变异操作后得到一个新的种群，计算它们的状态和奖励，用Q‑learning中Q表更新公式来更新Q表；最后利用带有禁忌搜索策略的局部搜索算法来获得非支配解。