【摘 要】
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为了提高高维多目标置换流水车间调度问题的求解质量,提出基于直觉模糊集相似度的遗传算法(similarity of intuitionistic fuzzy sets GA, SIFS GA).算法中分别将参考解和Par
【基金项目】
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工信部2016智能制造综合标准化与新模式应用项目(工信部联装(2016)213号);福建省科技厅科技计划重点项目(2016H0015);福建省高端装备制造协同创新中心项目(2015A003);CAD/CAM福建省高校工程研究中心开放基金项目(K201704)资助~~
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为了提高高维多目标置换流水车间调度问题的求解质量,提出基于直觉模糊集相似度的遗传算法(similarity of intuitionistic fuzzy sets GA, SIFS GA).算法中分别将参考解和Pareto解映射为参考解直觉模糊集和Pareto解直觉模糊集.计算两个集合之间的直觉模糊相似度,用以判断Pareto解的优劣.以直觉模糊集相似度值引导多目标遗传算法进化.对6个CEC标准测试集与10个流水车间调度测试实例进行仿真实验,结果表明SIFS GA算法性能优于常用的多目标优化算法,且可以
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