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使用精英多目标群体启发式的多准则调度优化：h-NSDE算法

作者

上市的：
  • 安德烈亚斯·尼尔库

    （帕特拉斯大学）

摘要

在当今的制造业中，同时考虑多个性能标准以进行不同程度的优化。为了应对这种激烈的竞争环境，必须开发适当的多标准调度方法。本文研究了一台机器上n个独立作业的调度问题，目标是同时最小化三个性能指标，即总加权拖期（TWT）、最大拖期和最大提前。在单机调度文献中，以前没有对同时检查这些标准的测试问题进行过研究。在将问题定位到相关研究领域之后，我们提出了一种新的启发式算法来求解该问题。所开发的混合非支配排序差分进化算法（h-NSDE）是作者以前针对单机单准则行波管问题的算法的扩展。h-NSDE致力于寻找帕累托最优解决方案。为了使决策者能够评估更多的非支配备选解决方案，在h-NSDE环境下实施并测试了三种多目标优化方法：包括基于加权和的方法，一种基于模糊测度的方法，它考虑了标准之间的相互作用以及基于帕累托的方法。在现有数据集基准测试问题上进行的实验表明，这些方法对h-NSDE算法性能的影响。此外，h-NSDE与一些最流行的多目标元启发式算法（包括SPEA2和NSGA-II）之间的比较结果表明，h-NSED在解决方案质量和解决方案多样性方面都具有明显的优势。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:24:y:2018:i:6:d:10.1007_s10732-018-9378-9
    DOI:10.1007/s10732-018-9378-9
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    引文

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    引用人：

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