【摘 要】
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针对多目标考试时间表问题,提出了一种用于求解多目标考试时间表问题的非支配邻域免疫改进算法.采用经典多目标进化算法非支配邻域免疫的算法框架,为改善该算法的收敛性和多
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
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针对多目标考试时间表问题,提出了一种用于求解多目标考试时间表问题的非支配邻域免疫改进算法.采用经典多目标进化算法非支配邻域免疫的算法框架,为改善该算法的收敛性和多样性,利用超启发方法生成初始种群,同时采用一种新的资源分配模型,在克隆过程中动态调节优秀个体的克隆比例,来改善算法的性能.采用10组标准测试数据对算法的性能进行测试.实验结果表明,该算法对多目标考试时间表问题十分有效,并且在某些测试数据上可得到令人满意的结果.
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