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阿尔珀·图尔基·马兹;塞瓦尔·奥兹勒姆;国家、国际;塞罗尔·布尔坎

针对双目标柔性作业车间问题，提出了一种基于两级超容量贡献测度选择策略的混合遗传算法。 （英语） Zbl 1511.90222号

计算。操作。物件。 141，文章ID 105694，21 p.（2022）.
摘要：本研究针对最大完工时间（makespan）和总拖期最小化的双目标柔性作业车间问题（BOFJSP）。本研究旨在提出一种称为双目标混合遗传算法-超体积贡献度量（BOHGA-HCM）的算法，该算法将遗传算法与多搜索算法相结合，并在其两级选择策略中使用超体积贡献测度（Delta s）。初始种群是通过调度规则将操作随机分配给可用机器来创建的，以在搜索空间中找到更好的区域，并增强多样性以避免过早收敛。该算法使用帕累托最优方法同时处理目标函数。通过使用文献中的已知数据集，对该算法的有效性和性能进行了基准测试，并与其他算法进行了比较。

引用于2文件

MSC公司：

90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90C29型 多目标和目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

灵活的车间;启发式;双客体的;遗传算法;超体积;拖延;本地多搜索;帕累托最优
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\textit{A.Türkyñlmaz}等人，计算。操作。第141号决议，文章编号105694，21页（2022；Zbl 1511.90222）
全文： 内政部

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