為了提高多目標(biāo)進(jìn)化算法所獲得解的質(zhì)量,研究者做了大量的研究,傳統(tǒng)的基于Pareto支配關(guān)系的多目標(biāo)進(jìn)化算法具有一定的局限性;論文以不同的支配關(guān)系與NSGA-II算法相結(jié)合,對(duì)單機(jī)器人搬運(yùn)的柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較分析了不同方法在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解中的優(yōu)劣性;在此以NSGA-II為框架結(jié)合Lorenz支配關(guān)系和CDAS（control dominance area of solutions）支配關(guān)系以及傳統(tǒng)的基Pareto支配關(guān)系的NSGA-II3種算法去研究同一優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)基于Lorenz支配關(guān)系和CDAS支配關(guān)系的優(yōu)化算法比基于傳統(tǒng)的Pareto支配關(guān)系的優(yōu)化算法的效果更佳。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2020,28(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于目標(biāo)分解的高維多目標(biāo)并行進(jìn)化優(yōu)化方法[J]. 鞏敦衛(wèi),劉益萍,孫曉燕,韓玉艷.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2015(08)
[2]高維多目標(biāo)優(yōu)化中基于稀疏特征選擇的目標(biāo)降維方法[J]. 陳小紅,李霞,王娜.  電子學(xué)報(bào). 2015(07)
[3]基于全局排序的高維多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 肖婧,畢曉君,王科俊.  軟件學(xué)報(bào). 2015(07)
[4]改進(jìn)的r支配高維多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[J]. 章恩澤,陳慶偉.  控制理論與應(yīng)用. 2015(05)

博士論文
[1]基于進(jìn)化算法的高維多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解方法及應(yīng)用[D]. 陳小紅.深圳大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3640753