【摘 要】
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为解决后验式场景下的多目标生产调度问题，提出一种基于自组织映射神经网络的策略来生成近似Pareto边界。该方法首先使用拉格朗日松弛法获得若干Pareto解，从而将搜索范围划分为
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为解决后验式场景下的多目标生产调度问题，提出一种基于自组织映射神经网络的策略来生成近似Pareto边界。该方法首先使用拉格朗日松弛法获得若干Pareto解，从而将搜索范围划分为若干区域。对于每一个区域，构造两个并发运行的自组织映射神经网络搜索区域中的Pareto解，在不增加求解时间的情况下提高了求解精度。另外，根据多目标调度问题的特点，改变了神经网络训练过程中邻域的定义，从而加快了求解速度。仿真实验验证了该算法的可行性与有效性。
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