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结合实际生产，引入机器的空闲时间建立了一个带有时间窗的flow—shop优化调度模型。通过非支配排序来进行群体虚拟适应度值的分配，引入精英解策略来保证算法的收敛性和解的多样性，运用小生境技术来避免局部收敛和早熟，维持种群多样性。通过仿真实验得到模型具有实际意义，算法具有可行性。
基于遗传算法的带时间窗的多目标flow-shop调度
【摘 要】
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结合实际生产，引入机器的空闲时间建立了一个带有时间窗的flow—shop优化调度模型。通过非支配排序来进行群体虚拟适应度值的分配，引入精英解策略来保证算法的收敛性和解的多样
【机 构】
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合肥工业大学管理学院
【出 处】
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安徽农业科学
【发表日期】
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2011年19期
【基金项目】
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合肥工业大学博士学位人员专项基金项目（GDBJ2010-001）.
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