10.3969/j.issn.1004-132X.2017.02.010
多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法
针对拆卸线平衡问题的复杂性,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力,引入遗传算法的随机交叉操作,指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解,实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略,将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中,加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解,并将其与已有算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。
拆卸线平衡问题、多目标优化、Pareto解集、人工鱼群算法
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TH122
国家自然科学基金资助项目51205328,51405403;教育部人文社会科学研究青年基金资助项目12YJCZH296;四川省应用基础研究计划资助项目2014JY0232
2017-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
183-190