目錄

1.程序功能描述

2.測試軟件版本以及運行結果展示

3.部分程序

4.算法理論概述

5.參考文獻

6.完整程序

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1.程序功能描述

? ? ? ?車間生產調度是制造業的核心環節，其目標是在滿足設備約束、工序優先級等條件下，優化多個相互沖突的生產指標（如最小化生產周期、總延遲時間、設備負載等）。傳統單目標優化方法難以平衡多目標需求，而NSGA-II（非支配排序遺傳算法 II）?作為一種高效的多目標優化算法，通過帕累托最優理論和精英保留策略，能同時優化多個目標并生成分布均勻的最優解集，因此被廣泛應用于車間生產調度問題。

2.測試軟件版本以及運行結果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本運行

3.部分程序

    % 交叉操作：生成交叉后代crosspop = repmat(empty,ncross,1);  % 初始化交叉后代種群% 調用交叉函數生成后代（使用當前種群、交叉數量、層級信息和變量數量）crosspop = func_crossover(crosspop,pop,ncross,F,nvar);%%%%%%%%%%%%% 變異操作：生成變異后代mutpop   = repmat(empty,nmut,1);    % 初始化變異后代種群% 調用變異函數生成后代（使用當前種群、變異數量、上下界和變量數量）mutpop   = func_mutation(mutpop,pop,nmut,lb,ub,nvar);% 合并父代、交叉后代和變異后代，形成新的種群pop      = [pop;crosspop;mutpop];% 對合并后的種群進行非支配排序[pop,F]  = func_sorting(pop);% 計算合并后種群的擁擠距離pop      = func_crowding_distance(pop,F);
06_0077m

4.算法理論概述

? ? ? 車間生產調度的核心是合理分配生產資源（如機器、人力），確定工件的加工順序和加工時間，以實現多目標優化。其數學建模需明確問題要素、約束條件和目標函數。

問題要素

約束條件

目標函數

車間調度的目標通常相互沖突（如縮短生產周期可能增加設備負載），需用多目標函數描述。

? ? ? ?NSGA-II是Deb等人在2002年提出的多目標遺傳算法改進版本，解決了初代NSGA計算復雜、解集分布性差的問題，核心優勢在于非支配排序、擁擠度計算和精英保留策略。

非支配排序是NSGA-II的核心步驟，目的是將種群中的解按“優劣”分級，具體流程：

1.對種群中每個解X，計算被其支配的解的數量（記為nX?），以及支配它的解的集合（記為SX?）；

2.初始化前沿等級rank=1，將所有nX?=0的解（不被任何解支配）歸為第 1 前沿（F1?）；

3.對F1?中的每個解X，遍歷其支配集合SX?，對每個Y∈SX?，令nY?=nY??1；若nY?=0，則將Y歸入下一個前沿Frank+1?；

4.重復步驟 3，直到所有解都被分配到相應前沿（F1?,F2?,...,Fr?），每個解的rank值為其所在前沿的序號。

5.參考文獻

[1]雷鈞杰,沈春婭,胡旭東,等.基于NSGAII和神經網絡的織造車間大規模調度[J].紡織學報, 2023, 44(11):208-215.DOI:10.13475/j.fzxb.20220301801.

[2]羅來兵,方遼遼,沈春婭,et al.基于改進 NSGAII 算法的渦流紡車間調度方法[J].Acta Materiae Compositae Sinica, 2025, 42(2).DOI:10.19398/j.att.202408022.

[3]荊巍巍,章磊,田俊.基于自適應NSGA-II算法的柔性車間多目標生產調度[J].組合機床與自動化加工技術, 2020(008):000.

[4]金志斌,吉衛喜,蘇璇,等.結合支配強度的NSGA-II的柔性車間低碳調度[J].現代制造工程, 2023(5):6-14.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2023.05.002.

6.完整程序

VVV