一种求解双目标flow shop排序问题的进化算法
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国家自然科学基金资助项目(7037100570521001);; 新世纪优秀人才支持计划(NCET)


Escalating evolutionary algorithm with application to bi-objective flow shop scheduling problems
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    提出一种求解双目标flow shop排序的递进多目标进化算法.算法采用改进的精英复制策略,在实现精英保留的前提下降低了计算复杂性;通过递进进化模式增加群体多样性,改善了算法收敛性;通过群体进化过程中对非劣解集进行竞争型可变邻域启发式搜索,增强了算法局部搜索性能.采用新算法和参照算法NSGA-II对31个标准双目标flow shop算例进行优化.研究结果表明,新算法在所有算例的求解中均获得了优于NSGA-II的非劣解集,验证了算法的有效性.

    Abstract:

    An escalating multi-objective evolutionary algorithm(EMEA),which aims at solving bi-objective flow shop scheduling problem,is proposed in this paper.The new algorithm takes a new elite duplication strategy and an innovative escalating evolutionary structure,which improved the convergence and efficiency of the algorithm and reduced its computational cost.Besides,the proposed algorithm combines those meta-heuristic algorithms,which are adept at solving specific objective optimization with flow shop scheduling...

    参考文献
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引用本文

师瑞峰,周泓.一种求解双目标flow shop排序问题的进化算法[J].管理科学学报,2007,10(5):15~

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