原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
为了提高多目标进化算法所获得解的质量,研究者做了大量的研究,传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法具有一定的局限性;论文以不同的支配关系与NSGA II算法相结合,对单机器人搬运的柔性作业车间调度的多目标优化问题进行求解,通过实验比较分析了不同方法在多目标优化问题求解中的优劣性;在此以NSGA-II为框架结合Lorenz支配关系和CDAS(control dominance area of solutions)支配关系以及传统的基Pareto支配关系的NSGA-II3种算法去研究同一优化调度问题,发现基于Lorenz支配关系和CDAS支配关系的优化算法比基于传统的Pareto支配关系的优化算法的效果更佳.
推荐文章
面向能耗机制的多目标柔性作业车间调度
多目标调度
柔性作业车间
离散蝙蝠算法
优化算法
能耗机制
单整数编码策略
变邻域杂草算法在多目标柔性作业车间调度中的应用
杂草算法
柔性作业车间
多目标优化
变邻域搜索
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
柔性作业车间调度
多目标优化
能耗
分层编码
调和平均数
融合非支配排序进化算法
基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究
计算机应用
柔性作业车间调度
人工蜂群算法
多目标优化
禁忌搜索
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 不同支配关系的多目标算法的柔性作业调度
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 单机器人搬运 柔性作业车间调度 多目标优化问题 不同支配关系
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 158-164
页数 7页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.06.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓辉 长安大学电子与控制工程学院 13 31 3.0 5.0
2 赵毅 长安大学电子与控制工程学院 5 3 1.0 1.0
3 李杰 长安大学电子与控制工程学院 17 77 3.0 8.0
4 刁林倩 长安大学电子与控制工程学院 1 0 0.0 0.0
5 张秀 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (47)
共引文献  (38)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1991(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2009(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2010(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2011(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2013(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2014(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2015(8)
  • 参考文献(7)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
单机器人搬运
柔性作业车间调度
多目标优化问题
不同支配关系
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
0
总被引数(次)
0
相关基金
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导