渡边新亚；Hiroyasu、Tomoyuki；Miki、Mitsunori 多目标矩形装箱问题及其应用。 （英语） Zbl 1036.90554号 Fonseca，Carlos M.（编辑）等人，《进化多准则优化》。第二届国际会议，EMO 2003，葡萄牙法罗，2003年4月8-11日。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-01869-7/pbk）。莱克特。票据计算。科学。2632565-577（2003年）。 摘要：本文将邻域培育遗传算法（NCGA）应用于矩形布局问题。NCGA是一种多目标遗传算法，它不仅包括NSGA-II和SPEA2等有效算法的机制，还包括邻域交叉机制。该模型可以在典型的多目标优化测试问题中得到良好的非支配解。矩形装箱问题（RP）是一个著名的离散组合优化问题，在许多应用中，如大规模集成电路布局问题、工厂设施设置问题等。RP是一个困难且耗时的问题，因为随着矩形数量的增加，可能放置矩形的数量呈指数级增加。本文用序对表示矩形填料的解，用PPEX作为交叉。将结果与其他方法进行比较：SPEA2、NSGA-II和非NCGA（无邻域交叉的NCGA）。通过数值算例，证明了NCGA对RP的有效性，并发现邻域交叉在模块数较小和较大时都非常有效。有关整个系列，请参见[Zbl 1018.00013号]. 引用于1文件 MSC公司： 90C29型 多目标规划 90C27型 组合优化 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 软件：SPEA2公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Watanabe}等人，Lect。票据计算。科学。2632565--577（2003年；Zbl 1036.90554） 全文： 链接