【摘 要】
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针对柔性车间生产排程问题，以最小化完工时间、最小化机器总负载以及加工总成本最低为目标函数，设计了一种多目标麻雀搜索算法（multi-objective sparrow search algorithm, MOSSA）进行求解.首先，将父子代融合后的种群进行非支配排序，选取最优位置个体和最差位置个体；其次，采用两段式规则对机器选择和工序排序进行编码；最后，利用麻雀搜索算法完成种群的更新和寻优.通过算
【基金项目】
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陕西省科技重大专项资助项目（2018zdzx01-01-01）； 陕西省自然科学基金资助项目（2021JM-173）； 中央高校基金资助项目（300102250201）；
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针对柔性车间生产排程问题，以最小化完工时间、最小化机器总负载以及加工总成本最低为目标函数，设计了一种多目标麻雀搜索算法（multi-objective sparrow search algorithm, MOSSA）进行求解.首先，将父子代融合后的种群进行非支配排序，选取最优位置个体和最差位置个体；其次，采用两段式规则对机器选择和工序排序进行编码；最后，利用麻雀搜索算法完成种群的更新和寻优.通过算例进行实验仿真，研究参数对MOSSA的影响，并将MOSSA与其他算法进行比较.结果表明：该模型下，参数影响较小，MOSSA具有高性能全局搜索能力和较好的收敛性，对于解决多目标生产排程问题具有指导作用.
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