【摘 要】
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针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题（FJSP）,提出一种基于全知型粒子群优化（FIPS）和动态禁忌搜索（TS）的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70821001）, 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（200803580024）, 安徽大学青年科学研究基金资助项目（33050044）,安徽大学人才科研启动项目（2303114）
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针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题（FJSP）,提出一种基于全知型粒子群优化（FIPS）和动态禁忌搜索（TS）的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技