基于混合粒子群的多目标智能排活系统的优化

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通过分析多目标智能排活系统中各要素的相互关系,提出了PSO与局部搜索策略的混合算法,并引入新的学习策略进行分层局部优化,多目标分散搜索逐步缩小复杂的搜索空间,改善了PSO算法的早熟收敛问题,并取得较高的求解质量。采用了一种随机键的编码方式,利用析取图编码将有序表作为优先决策来决定发生冲突时各印刷活件的排列顺序。仿真验证了混合算法的有效性。
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