为了减少工业制造中的碳排放,设计以生产过程碳排放最小、最大完工时间最小和总拖期最小为目标的多目标集成工艺规划与调度问题,建立相应目标的优化模型。针对建立的优化模型,提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法,使用三段式编码方式解决工艺规划的柔性特征;使用变邻域搜索方法增强算法的局部搜索能力;引入Pareto解集更新策略,保存种群更新过程中的非支配解。在工艺规划阶段,以完工时间、碳排放最小为优化目标,为每个工件生成工艺路线非支配解集,并从中随机挑选非支配解输入到调度阶段;在调度阶段,对优化目标的模型进行优化,生成调度非支配解。使用测试实例对提出方法进行验证,并与现有算法对比,实验结果验证了本文算法找到的非支配解更接近真实的Pareto前沿。

0 引 言
1 IPPS问题描述与模型建立
1.1 IPPS问题描述
1.2 IPPS模型建立
2 基于NSGA-Ⅲ的多目标IPPS问题  求解方法
2.1 多目标优化问题定义
2.2 算法框架
2.3 NSGA-Ⅲ算法改进
2.3.1 编码与解码
2.3.2 交叉和变异操作
2.3.3 种群选择
2.3.4 变邻域搜索
(1)N1为随机全邻域法。
(2)N2为两点交叉邻域法。
(3)N3为N5邻域法。
2.3.5 Pareto解集更新方法
2.3.6 NSGA-Ⅲ算法求解IPPS问题
3 结果与分析
3.1 测试实例
3.2 算法参数设置
3.3 实验结果与分析
4 结 语