動態(tài)多目標(biāo)飛鼠搜索算法及其應(yīng)用
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1標(biāo)準(zhǔn)SSA的流程圖??2.2改進(jìn)的飛鼠搜索算法原理??為提升SSA算法的優(yōu)化性能及魯棒性,本課題提出ISSA算法,ISSA算法包括跳躍式??
?東北電力大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文???C?雜〕??種群初始化??設(shè)風(fēng)?=0??計(jì)算適應(yīng)度值??|?種群分類?|??!?1?I??1利用公式(2-1)更新種群位置|?? ̄ ̄有個(gè)體更新完成??I?I??|根據(jù)公式(2-2)和(2-2)進(jìn)行季節(jié)轉(zhuǎn)換判斷,??|??;??■?種群處于M季?....
圖3-1非支配前沿變化過程??MOEA/D-EWA-ISSA將完整的優(yōu)化過程平均分為10個(gè)進(jìn)化階段,在第^個(gè)進(jìn)化階段??
?第3章面向暫態(tài)環(huán)境的靜態(tài)多目標(biāo)飛鼠搜索算法???3.3權(quán)重向量自適應(yīng)調(diào)整??MOEA/D-EWA-ISSA根據(jù)POF的實(shí)際進(jìn)化方向和每一個(gè)權(quán)重向量的近鄰權(quán)重向量自??適應(yīng)調(diào)整每一個(gè)權(quán)重向量,下面介紹權(quán)重向量自適應(yīng)調(diào)整的詳細(xì)過程。??(1)與POF進(jìn)化方向有關(guān)的向量W乂,的確定?....
圖3-2權(quán)重向量自適應(yīng)調(diào)整??綜上可見,本課題提出的權(quán)重向量自適應(yīng)調(diào)整方法判斷當(dāng)前POF的分布性,在POF??分布密集的區(qū)域分配更加稀疏的權(quán)重向量,POF分不更稀疏的區(qū)域分配更加密集的權(quán)重向??
第3章面向暫態(tài)環(huán)境的靜態(tài)多目標(biāo)飛鼠搜索算法???重向量,4是與-cxroro/x)^,,—,的和向量,如公式(3-11?)所示。此外,n>2時(shí),??除了第”個(gè)進(jìn)化階段的還包括上一個(gè)進(jìn)化階段的『,^,^的0.1倍,因此??%]?…,1)的產(chǎn)生的影響隨著優(yōu)化過程的進(jìn)行越來越校??@由....
圖5-2調(diào)度方案2??對于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,通?紤]作業(yè)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性,為此,本課題也從這??兩個(gè)角度對
東北電力大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文??因此,0/3選擇M2,雖然始在6^結(jié)束即戶5時(shí)己經(jīng)空閑,但是戶5時(shí)0/2還未??開始,同一任務(wù)中的工序沒有優(yōu)先權(quán),因此,知=(7/尸SVr^/w=l〇。??512柔性作業(yè)車間調(diào)度問題特征分析??對于柔性作業(yè)車間的調(diào)度問題,即使是完全相同的調(diào)度任務(wù),....
本文編號:4018597
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