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摘要:
调度在智能制造系统中扮演着非常重要的角色.进化算法(Evolutionary Algorithms,EA)是一种通用的基于群体的元启发式优化算法,能够很好地找到复杂调度问题的折中最优解.笔者设计了一种多目标混合进化算法框架,将向量评估遗传算法与一种新的采样策略相结合,既保持了收敛速度,又保持了分布性能.多目标混合进化算法(MoHEA)可用于求解多目标装配线平衡问题,数值实验结果表明该算法可以获得更好的效果.
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文献信息
篇名 混合进化算法框架及其在多目标调度中的应用
来源期刊 信息与电脑 学科
关键词 混合进化算法 装配线平衡 多目标优化问题
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 算法语言
研究方向 页码范围 70-72
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.11.021
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研究主题发展历程
节点文献
混合进化算法
装配线平衡
多目标优化问题
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
信息与电脑
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
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出版文献量(篇)
16624
总下载数(次)
72
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