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公开(公告)号：CN118350504A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410530136.7
申请日：2024-04-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模动态多目标进化算法的生产调度优化方法，包括：1获取工厂生产环境中各个时间段的生产数据并进行处理，并定义优化目标函数；2利用大规模稀疏算法对种群进行重新初始化，并定义其决策变量；3利用大规模稀疏算法，对种群进行优化，并建立预测模型分别对种群的实数向量和二进制向量进行预测，同时保留一部分表现较好的优化方案，经过环境选择后，从而得到新时间上的初始的优化方案，并经过多代进化，获得一组非支配的Pareto解集作为最终的生产资源分配方案。本发明通过对生产资源分配方案预测来进行优化，可以同时实现最大化市场需求满足度和最小化生产效率损失的目的。
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