典型文献
基于累积前景理论的最优觅食算法求解多目标流水车间调度问题
文献摘要：
针对高维多目标置换流水车间调度问题,以最大的完工时间、最大的延迟时间、库存成本和拖期成本为最小化优化目标,提出基于累积前景理论的最优觅食算法(CPT-OFA)求解该问题.算法将灰色关联分析法、信息熵理论和累积前景理论融合,通过设置参照点、确定价值函数和属性权重的方式来建立Pareto解的综合前景价值模型,利用信息熵理论计算各目标的评价权重.以价值的大小来判断Pareto解的好坏,将该值作为最优觅食算法的适应度值来引导算法进化.在标准最优觅食算法的基础上,引入逆向搜索机制来避免陷入局部最优解,增强种群的搜索能力,建立改进的最优觅食算法.通过仿真实例实验及生产案例,表明CPT-OFA算法的寻优性能明显优于3种较为新颖的多目标优化算法,且在多目标置换流水车间调度问题上能够获得较高质量的Pareto解.
文献关键词：
置换流水车间调度;累积前景理论;最优觅食算法;前景价值;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
朱光宇;丁晨
作者机构：
福州大学机械工程及自动化学院,福建 福州 350116
文献出处：
引用格式：
[1]朱光宇;丁晨-.基于累积前景理论的最优觅食算法求解多目标流水车间调度问题)[J].计算机集成制造系统,2022(03):690-699
A类：
最优觅食算法
B类：
累积前景理论,目标流,高维多目标,目标置换,置换流水车间调度问题,完工时间,延迟时间,库存成本,优化目标,CPT,OFA,灰色关联分析法,信息熵理论,理论融合,参照点,价值函数,属性权重,Pareto,前景价值,价值模型,好坏,适应度值,向搜索,搜索机制,局部最优解,搜索能力,寻优性能,多目标优化算法
AB值：
0.231034
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