不同支配关系的多目标算法的柔性作业调度

发布时间：2022-02-23 03:12

　　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。 

【文章来源】：计算机测量与控制. 2020,28(06)

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标分解的高维多目标并行进化优化方法[J]. 巩敦卫,刘益萍,孙晓燕,韩玉艳.  自动化学报. 2015(08)
[2]高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法[J]. 陈小红,李霞,王娜.  电子学报. 2015(07)
[3]基于全局排序的高维多目标优化研究[J]. 肖婧,毕晓君,王科俊.  软件学报. 2015(07)
[4]改进的r支配高维多目标粒子群优化算法[J]. 章恩泽,陈庆伟.  控制理论与应用. 2015(05)

博士论文
[1]基于进化算法的高维多目标优化问题求解方法及应用[D]. 陈小红.深圳大学 2015



本文编号：3640753