自适应多目标混合差分进化算法在联盟运输调度中的应用
Adaptive multi-objective hybrid differential evolution algorithm in union transport scheduling作者机构：广东工业大学自动化学院广州510006 红河钢铁有限公司云南红河661100
出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期：2010年第30卷第11期
页 面：2887-2890页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：广东省自然科学基金资助项目(8351009001000002) 广东省科学技术厅项目(2007B010200070)
主 题：联盟运输调度 差分算法 模拟退火 非支配集 多目标最优化
摘 要：传统的单目标算法运行一次只能得到一个解,而多目标算法运行一次可以得到一个解集。文中所提算法(DEASA)通过改进差分进化策略,设计重构,调整自适应参数,并采用擂台法则构建非支配集,将模拟退火策略融入到差分进化算法当中,进一步提高了算法的性能,降低了时间复杂度,增强避免陷入局部最优的能力。通过实验验证表明,该算法能有效地解决联盟运输调度问题。
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