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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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基于多目标遗传算法的双流道泵叶轮水力优化设计研究

基于多目标遗传算法的双流道泵叶轮水力优化设计研究

引用

作者：王瑜江苏大学

学位级别：硕士

双流道泵(Double-Channel Pump，DCP)是一种特殊的流道式离心式泵，由于其叶轮的水力设计理论和方法不够成熟，普遍存在着水力效率较低、能耗较高、运行稳定性较差的问题，开展双流道泵叶轮的优化设计研究势在必行。然而，目前双流道泵... 详细信息

双流道泵(Double-Channel Pump，DCP)是一种特殊的流道式离心式泵，由于其叶轮的水力设计理论和方法不够成熟，普遍存在着水力效率较低、能耗较高、运行稳定性较差的问题，开展双流道泵叶轮的优化设计研究势在必行。然而，目前双流道泵叶轮的优化设计多采用试验和数值计算的方法，结合先进的数值优化算法的优化设计研究较少。所以，以双流道泵叶轮为研究对象进行水力性能的多目标设计优化研究具有重要的意义:一方面可以通过多元回归分析和人工神经网络等近似模型，研究双流道泵几何参数和性能参数的交互影响，确定双流道泵叶轮最优设计方案所在的设计变量区域，同时，还可对比分析在不同近似模型下的双流道泵叶轮优化设计结果的可靠性;另一方面可以研究多目标遗传算法在叶轮机械优化领域面临的具体问题及解决方法，为其它叶轮机械的设计优化提供参照。\n 在国家自然科学基金资助项目(No.51109094)的资助下，本文以一比转数为110.9的双流道泵叶轮为研究对象，对其水力优化涉及的各个环节进行系统研究，提出适用于双流道泵叶轮的多目标遗传优化设计方法，主要工作和结论如下:\n 1、采用数值模拟方法研究了表面粗糙度对离心泵内流场和外特性的影响规律，建立了考虑表面粗糙度的离心泵水力性能计算公式，解决了传统流场模拟法计算离心泵水力性能时存在的缺点:计算域不完全，计算结果无法全面展示真实流场情况、数值计算时未考虑表面粗糙度对内流场和外特性的影响、未考虑前、后泵腔中叶轮盖板与液体的摩擦产生扭矩，导致轴功率计算不准确。研究表明:表面粗糙度对叶轮流道内尾流-射流结构影响较大，因此对流场计算及流动不合理分析影响较大;新建的全流场模拟法和改进的水力性能计算公式可以较好预测DCP的水力性能，在设计工况下，扬程的计算值与性能试验实测值相差-1.99％，效率相差为0.73％，轴功率的相差-4.21％，预测结果更加准确。\n 2、采用均匀试验设计、人工神经网络和多元回归分析相结合的方法，建立了双流道泵水力性能参数与几何参数之间关系，解决遗传寻优中子代样本（临时叶轮）的适应度函数赋值比较困难的问题。通过多元回归分析方法，分析几何参数及其交互作用对双流道泵水力性能的影响，确定优化方案所在设计变量的变化区间，和后续遗传算法获得的优化方案进行相互验证。研究表明:(1)通过均匀试验设计和数据归一等预处理方法，可以较好地建立DCP的性能近似模型——性能参数与几何参数之间的关系，避免试验次数过多和参数量纲不一致引起的神经网络训练收敛失败和预测精度较差的问题;(2)多元回归分析发现，叶轮外径D2、出口宽度b2、入口直径D1和包角ψ，对扬程的影响较大，且参数之间存在交互效应，即，一个几何参数改变时，另一几何参数对DCP的性能影响程度和规律发生改变。当杨程和效率满足优化目的时，即根据多元回归方程H≥0.37、η≥1时，获得了几何参数的变化范围:0.1≤D2≤0.25，D1≤0.05，0.3≤ψ≤0.6，b2≤0.2;通过不断增加神经网络训练样本的方法，可以以较少训练样本数，获得预测误差较小的神经网络。\n 3、首先，基于精英保留多目标遗传算法，联合人工神经网络预测模型和高精度的CFD计算方法，建立了适用于叶轮机械水力优化的多目标遗传优化策略。该优化策略包含了两个循环，分别为遗传算法寻优循环和神经网络预测精度校正循环。遗传优化循环在上一轮已建神经网络预测模型的基础上，通过遗传操作（选择、交叉和变异）找到该预测模型下的稳定的pareto前沿;神经网络预测精度校正循环则通过添加新的训练样本不断提升神经网络的预测精度。\n 然后，采用该优化策略对一791翼型进行了水力优化，研究结果表明:神经网络可以充当在流体机械领域衔接先进数值计算方法和遗传算法的桥梁;神经网络预测精度校正环节有效地提高了神经网络预测Pareto最优解的准确性，确保整个优化策略朝着Pareto前沿方向进行;与联合多元回归方程的多目标遗传优化相比，联合人工神经网络的多目标遗传优化对拟合函数的依赖性较小，优化结果更可靠。\n 最后，利用该优化策略对本文所研究的双流道泵叶轮进行水力优化，研究结果表明:(1)在双流道泵叶轮优化过程中，多元回归分析可以直观的分析几何参数及其交互效应对性能的影响，确定叶轮最优设计方案所在的几何参数的范围，联合多目标优化算法可以获得精确的最优解，但最优解受到多元回归函数类型的影响，可能并非真实的最优解;(2)在双流道泵优化领域，结合均匀试验设计方法和神经网络建模，可以准确的逼近几何参数和性能参数之间真实的关系，联合多目标遗传算法可以获得模式更加全面的最优解，较少的受到拟合函数的影响;(3)优化后泵的扬程提高了3.7％，轴功率减小了2.68％，效率提高了6.56％，内流场的湍动能较大的区域明显减

关键词：双流道泵叶轮结构水力性能优化设计多目标遗传算法

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基于分形维数和多目标遗传算法的文本分类特征选择方法研究

基于分形维数和多目标遗传算法的文本分类特征选择方法研究

引用

作者：吴曼合肥工业大学

学位级别：硕士

21世纪以前，人们通过报刊获取信息，现在，伴随着信息时代的到来，互联网广泛地普及，人们获取信息的渠道更多倾向于网络。网络的迅猛发展使得人们获取的信息量越来越大且多为文本形式数据，人们不能快速有效地获取有用的信息，因此如... 详细信息

21世纪以前，人们通过报刊获取信息，现在，伴随着信息时代的到来，互联网广泛地普及，人们获取信息的渠道更多倾向于网络。网络的迅猛发展使得人们获取的信息量越来越大且多为文本形式数据，人们不能快速有效地获取有用的信息，因此如何从繁芜的文本数据中快速、准确地获取有用的信息，已经成为当今人们研究的热点。文本分类技术是帮助人们对盘根错节的非结构化文本形式数据进行组织和处理的关键技术，人们使用文本分类技术再组织和分流文本信息，从而获取文本数据中有用的信息。\n 文本分类的一个关键环节就是特征选择，即对原始的高维特征空间进行降维处理，使得所选择出的特征项能够最为精确地表达文档含义。通常一个好的特征选择方法往往需要具备以下两个特性:第一减少文本特征空间的维数，提高文本分类效率;第二该特征选择方法还要去除对文本分类无贡献的冗余特征从而有利于提高文本分类的分类精度。\n 目前特征选择方法多是基于某种评估函数的方法，这些方法都是根据分值排序来选择特征，采用这些方法进行特征选择不仅多存在稳定性差问题还会使分类准确率低下。因而本文提出采用快速非支配排序遗传算法将文本特征选择视为多目标优化问题来求解最小特征子集，同时引入分形维数作为一个评价机制，与特征子集规模最小、分类准确率最大构成此次优化问题的三个目标，以此三个目标为指引进行搜索，在逐步优化过程中搜寻最优特征子集。\n 为了验证本文提出的特征选择方法的有效性和可行性，本文拟采用复旦大学语料库进行实验，并与传统的单目标遗传算法进行对比。通过实验结果分析，得出结论:本文提出的特征选择方法较传统的遗传算法在查全率、查准率及F1值上都有明显提高，在实验过程中，除却特征选择方法不同外，其余实验条件都是一致的，从而能够说明本文提出方法的有效性和可行性。

关键词：特征选择文本分类多目标遗传算法分形维数

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基于多目标遗传算法的航空发动机多目标优化控制

基于多目标遗传算法的航空发动机多目标优化控制

引用

作者：李玥南京航空航天大学

学位级别：硕士

多目标遗传算法是近年来针对多目标优化问题发展起来的一种新的优化算法。由于其具有高效、实用的特点,因此越来越受到学术界的重视。本文围绕发动机多目标优化这一主题,对多目标遗传算法的基本理论、典型算法及其在航空发动机多目标优... 详细信息

多目标遗传算法是近年来针对多目标优化问题发展起来的一种新的优化算法。由于其具有高效、实用的特点,因此越来越受到学术界的重视。本文围绕发动机多目标优化这一主题,对多目标遗传算法的基本理论、典型算法及其在航空发动机多目标优化控制中的应用,进行了较为全面的探讨。论文首先介绍了国内外遗传算法的发展状况及其研究工作的意义。第二章对多目标遗传算法进行了系统而深入的探讨。在阐述了遗传算法的基本思想和基本操作步骤的基础上,进一步阐述了多目标遗传算法的思想和基本流程,并着重分析介绍了四种典型的多目标遗传算法,最后通过两个多目标函数优化实例初步验证了算法的优化性能。第三章以航空发动机模型为对象,利用先进多目标遗传算法NSGA-II对其PID控制器参数进行优化选取。仿真结果表明:在飞行包线内的多个飞行状态,转速阶跃响应过程的性能指标得到了很好的优化,获得了令人满意的优化效果。不失为一种具有较好实用价值的多目标优化算法。第四章提出用多目标遗传算法解决飞/推综合优化控制的多目标优化问题,综合考虑飞/推综合优化控制模式的多个性能指标,并采用NSGA-II多目标优化算法对其进行优化。最终结果表明,在各个飞行状态都获得了较好的综合控制效果,优化结果令人满意。

关键词：航空发动机多目标遗传算法多目标优化 PID控制飞/推综合控制优化控制模式

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基于多目标遗传算法的灌区水资源优化调度研究

基于多目标遗传算法的灌区水资源优化调度研究

引用

作者：赵恩龙长江科学院

学位级别：硕士

水资源是人类生存和经济社会发展不可或缺的物质基础，是不可替代的重要自然资源。随着人口不断地增长和社会经济的快速发展，人类正以空前的速度和规模开发利用极其有限的水资源，引发了一系列水资源问题。因此，必须优化调度有限的水... 详细信息

水资源是人类生存和经济社会发展不可或缺的物质基础，是不可替代的重要自然资源。随着人口不断地增长和社会经济的快速发展，人类正以空前的速度和规模开发利用极其有限的水资源，引发了一系列水资源问题。因此，必须优化调度有限的水资源，实现水资源的可持续利用，推进生态环境的良性循环，以保障社会经济可持续发展。论文首先探讨了水资源优化调度的概念和主要研究内容，综述了国内外研究现状，总结并分析了水资源配置的发展趋势。论文选择某灌区作为研究区，分析并介绍了该灌区的基本情况及所在区域的气象、社会经济概况。根据灌区的具体情况，计算灌区各部分相关需水量，并进行初步水量平衡，分析得出灌区在75%保证率下面临11月份至5月份水资源短缺的情况，需要进行水资源优化调度。在此基础上确定了目标函数，并选择了多目标遗传算法作为求解算法。论文研究了遗传算法的原理、特点、步骤，并选择Matlab作为编程环境，应用matlab的遗传算法工具箱进行计算。在满足水量平衡、库容约束等约束条件的基础上，运用Matlab求解模型。分别计算出在75%保证率下不同单目标优化结果及多目标优化结果，进行优化对比，得出多目标优化后的方案灌溉面积比例、灌溉产量分别接近于单目标情况下的最优值，次要目标较单目标优化分别提高10.78%和10.32%，克服了单目标优化时次要目标不够优化的矛盾。

关键词：灌区调度水资源优化调度多目标遗传算法

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基于多目标遗传算法的船舶自动避碰决策研究

基于多目标遗传算法的船舶自动避碰决策研究

引用

作者：李春泽大连海事大学

学位级别：硕士

为了对开阔水域中船舶的自动避碰决策进行研究,保证船舶的安全航行。在对船舶碰撞危险度进行研究时,本文对基于SCR和TCR的CRI计算方法进行了一定的改进,解决了其在计算CRI时的“过大化”问题。为了提高船舶碰撞危险度的计算效率,分别应... 详细信息

为了对开阔水域中船舶的自动避碰决策进行研究,保证船舶的安全航行。在对船舶碰撞危险度进行研究时,本文对基于SCR和TCR的CRI计算方法进行了一定的改进,解决了其在计算CRI时的“过大化”问题。为了提高船舶碰撞危险度的计算效率,分别应用BP神经网络、GA-BP神经网络、自适应模糊神经网络对CRI进行预测分析。为了保证避碰决策的合理性,本文分别建立了基于安全性、经济性、避碰规则、避碰时机的适应度函数。根据船舶自动避碰中多目标决策的性质,将多目标决策理论应用到遗传算法中对船舶的自动避碰进行研究。文中解决了各目标函数因相互矛盾而无法求解问题的最优解,只能得到非劣解集的问题。本文具体的研究成果如下所示。(1)船舶碰撞危险度计算。基于空间碰撞危险度和时间碰撞危险度的船舶碰撞危险度模型,以两者都不为0的最大值为该局面下的船舶碰撞危险度,这种方法在一定程度上会将船舶碰撞危险度的计算结果“过大化”,在避碰决策时容易引起误解。本文在此基础上对其进行了一定的改进,避免了“过大化”现象,使计算结果更符合实际情况。并进一步地通过遗传算法、自适应模糊算法对BP神经网络进行优化,来计算碰撞危险度。为了避免因以DCPA,TCPA计算时的网络不能较好的涵盖所有影响CRI的因素,将随机产生的航速(V)、航向(C)、相对方位(Tr)、距离(D)作为网络的输入来预测CRI,结果显示自适应的模糊神经网络预测结果较好。(2)确定重点避碰船舶。为了处理多船会遇问题,本文将其进行简化,通过确定“重点避让船舶”,优先对重点避让船舶进行避让。本文建立的确定重点避让船舶的模型为:当本船周围存在多艘目标船时,以每一艘目标船的碰撞危险度占总的船舶碰撞危险度之和的比值来作为该目标船的危险程度。使船舶能够时刻以危险度的高低来进行优先避让目标船。(3)构建多目标决策理论的遗传算法。本文分别建立了基于安全性、经济性、避碰规则、避让时机的适应度函数:f1(x),f(x),f3(x),f4(x)。由于各目标函数的相互矛盾性,无法同时使各目标函数达到最优解。鉴于此,根据各目标函数的特性综合考虑权重法、约束法来进行求解。由此而构建基于多目标遗传算法的船舶自动避碰决策研究。(4)自动避碰决策仿真实验。本文的仿真实验以Matlab2018b为实验平台。分别建立了对遇局面、交叉相遇局面、追越局面、多船会遇局面下的仿真实验。仿真结果显示,基于多目标遗传算法的船舶避碰决策能够快速、有效地实现船舶间的自动避碰。

关键词：船舶碰撞危险度模糊神经网络重点避碰船舶多目标遗传算法

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求解Pareto Front多目标遗传算法的研究

求解Pareto Front多目标遗传算法的研究

引用

作者：李丽荣湘潭大学

学位级别：硕士

遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的一种新的迭代的全局优化搜索算法，已经广泛地应用到组合优化问题求解、自适应控制、规划设计、机器学习和人工生命等领域。由于现实世界中存在的问题往往呈现为多目标属性，... 详细信息

遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的一种新的迭代的全局优化搜索算法，已经广泛地应用到组合优化问题求解、自适应控制、规划设计、机器学习和人工生命等领域。由于现实世界中存在的问题往往呈现为多目标属性，而且需要优化的多个目标之间又是相互冲突的，从而多目标遗传算法应运而生，它使得进化群体并行搜寻多个目标，并逐渐找到问题的最优解。本文对近十五年来多目标遗传算法的国内外研究现状进行了较全面地阐述，其优化方法大致分为两大类：带参数的方法和不带参数的方法。带参数的方法主要存在着参数难以选择及过于依赖参数的选择等问题，不带参数的方法主要存在着速度比较慢的问题。为此，本文的研究主要就是从提高寻找非支配集的速度，在保持群体原有特性的前提下降低非支配集的大小，以及新群体的构造等方面入手，通过基于分类和聚类的方法，有效提高多目标遗传算法总体运行效率，降低其计算复杂性，使多目标遗传算法的收敛性能得到进一步改善。该文以NSGA-Ⅱ为基准，对算法进行了改进，具体提出了：用排除法构造非支配集、用聚集距离刻画个体间的内部关系以及构造新群体，来提高运行速度和保持群体的多样性；用聚类算法在保持原有特性的前提下，进一步改善收敛性能等。比较试验结果表明，基于分类和聚类的多目标遗传算法，在运行效率与保持群体多样性等方面取得了较好效果。

关键词：遗传算法多目标遗传算法多目标优化非支配集

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基于新模型的多目标遗传算法

基于新模型的多目标遗传算法

引用

作者：马光娟西安电子科技大学

学位级别：硕士

现实世界的许多问题通常由多个目标组成,这些目标往往是相互矛盾和相互冲突的,且其最优解往往有无穷多个。如何在最优解集中求出一组数量充足的分布均匀且分布范围广泛的代表解供决策者进行决策分析是多目标优化问题求解的主要目标。 ... 详细信息

现实世界的许多问题通常由多个目标组成,这些目标往往是相互矛盾和相互冲突的,且其最优解往往有无穷多个。如何在最优解集中求出一组数量充足的分布均匀且分布范围广泛的代表解供决策者进行决策分析是多目标优化问题求解的主要目标。一般地,传统的规划方法往往由于对优化函数的数学特性的依赖和方法本身在搜索空间上的限制,不能很好地解决复杂的多目标优化问题。遗传算法因其优越的优化性能和适应性,在解决多目标优化问题方面存在着许多先天的优势。近十几年来,将遗传算法用于解决多目标优化问题,成为国际遗传算法研究和多目标优化研究的热点,并取得了大量的理论实际应用成果。本文首先对遗传算法及多目标优化问题的基本概念、基本理论、基本框架等进行了系统的综述分析。接着由二水平正交设计的思想提出了非劣解宽广性的度量S-度量。通过基于解的序值、密度和分布范围的序值方差、密度方差和S-度量方差的引用,将任意多个目标函数的优化问题,转换成对三个目标函数的优化问题,建立了一种新的多目标优化模型,对建立的新模型设计了一种新的多目标两阶段遗传算法（TPMOGA）,TPMOGA分别以最大存档个数是否达到M和密度方差和S-度量方差是否趋于零作为终止条件,保证了算法趋于找到质量好的非劣解集。最后给出了TPMOGA的收敛性分析,通过数值实验对TPMOGA的性能进行了分析测试,从测试结果可以明显看出,TPMOGA能够找到问题数量较多、分布均匀且分布范围广的Pareto最优解。

关键词：进化算法多目标遗传算法 Pareto最优解

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基于多目标遗传算法钢箱连续梁桥静动力有限元模型修正

基于多目标遗传算法钢箱连续梁桥静动力有限元模型修正

引用

作者：滕飞辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

建立精确的桥梁有限元模型,可以使分析结果更加真实反映桥梁技术状况,因此,逐渐产生了有限元模型修正问题以及各种修正方法。本文主要以多目标遗传算法为核心,以静动力荷载试验为基础,对钢箱连续梁桥有限元模型进行修正。主要内容如下：... 详细信息

建立精确的桥梁有限元模型,可以使分析结果更加真实反映桥梁技术状况,因此,逐渐产生了有限元模型修正问题以及各种修正方法。本文主要以多目标遗传算法为核心,以静动力荷载试验为基础,对钢箱连续梁桥有限元模型进行修正。主要内容如下：(1)简要介绍了有限元模型修正技术的发展历史及遗传算法的基本概念,并系统研究了有限元模型修正过程中的相关理论及技术问题；(2)以钢箱简支梁为算例,分别利用零阶法和多目标遗传算法对算例有限元模型进行修正,结果发现,多目标遗传算法修正结果更加精确；(3)对钢箱连续梁桥进行静动力荷载试验,得到桥梁固有频率以及各工况下的挠度值、应变值,同时为修正过程提供真实值；(4)建立钢箱连续梁桥初始有限元模型,计算桥梁静动力特性,分析结果为模型修正初始值；(5)基于多目标遗传算法对钢箱连续梁桥静动力有限元模型进行修正。结果可知,目标参数误差百分比在5%以内,修正后模型符合桥梁静动力特性。

关键词：钢箱连续梁桥静动力荷载试验有限元模型分析多目标遗传算法有限元模型修正

来源：评论

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基于多目标遗传算法的轴流压气机气动优化设计技术研究

基于多目标遗传算法的轴流压气机气动优化设计技术研究

引用

作者：丁伟西北工业大学

学位级别：硕士

气动优化设计技术是叶轮机械设计中的一个重要的研究方向,风扇/压气机气动优化设计技术,在推动高性能航空轴流压气机的发展上具有重要的作用。近年来,多目标遗传算法在叶轮机械优化设计中得到了广泛的应用。本文首先研究了多级轴流... 详细信息

气动优化设计技术是叶轮机械设计中的一个重要的研究方向,风扇/压气机气动优化设计技术,在推动高性能航空轴流压气机的发展上具有重要的作用。近年来,多目标遗传算法在叶轮机械优化设计中得到了广泛的应用。本文首先研究了多级轴流压气机的一维、准三维气动设计计算方法,并分别建立了适用于各自特点的设计点的损失模型以及非设计点的损失和落后角模型,计算结果表明,这些模型能够较为真实的反映轴流压气机的流动特点。将损失模型与一维、准三维气动计算结合起来,构成了比较准确的气动设计方法。针对风扇/压气机的优化设计具有多目标的特点,采用基于快速非劣解排序和精英策略的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)作为压气机设计的优化方法,以总压比最大化和总绝热效率最大化为目标函数,将其应用于多级轴流压气机的一维、准三维的多目标优化设计中。对于一维优化问题,以某六级高压压气机为对象,选取各级的级压比和静子出口气流角以及转子、静子的稠度为变量,得到了几十个在两个目标上均优于初始设计的Pareto最优解。从中选取了具有代表性的三种优化设计方案(高压比设计、高效率设计、折衷设计)与初始设计进行对比,分析表明优化方案的参数沿轴向的分布更为合理。在准三维的优化设计中,分别以两级轴流风扇和某三级半轴流压气机为研究对象,选定转子尾缘的相对出口气流角和稠度以及静子出口气流角和稠度沿径向的分布为设计变量,得到了就近百个优化的方案,通过对典型的优化方案(高压比设计、高效率设计)和初始方案的参数分析,给出了设计参数沿径向的优化分布。优化设计的算例表明,本文发展的基于多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)的轴流压气机气动优化设计方法是有成效的,并且具有良好的工程应用前景。

关键词：气动优化设计多目标遗传算法 Pareto最优解轴流压气机

来源：评论

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基于改进多目标遗传算法的车间调度方法和系统

基于改进多目标遗传算法的车间调度方法和系统

引用

作者：付红徐硕杨逸璇肖巍陈健福李凯 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明提供一种基于改进多目标遗传算法的车间调度方法和系统，涉及任务调度技术领域。本发明的一种基于改进多目标遗传算法的车间调度方法，通过获取车间调度的任务数据，根据任务数据设定输入参数；获取预先构建的车间模糊调度模型；... 详细信息

标准号: CN114862090A

本发明提供一种基于改进多目标遗传算法的车间调度方法和系统，涉及任务调度技术领域。本发明的一种基于改进多目标遗传算法的车间调度方法，通过获取车间调度的任务数据，根据任务数据设定输入参数；获取预先构建的车间模糊调度模型；基于所述输入参数、车间模糊调度模型、以及带有动态变化的交叉概率和变异概率的遗传算法，获取车间调度的最优调度方案。本发明设计的自适应交叉概率和变异概率使得种群能够动态地调整全局搜索和局部搜索能力，避免种群陷入早熟，有利于提高解的质量。

关键词：车间调度多目标遗传算法变异概率调度模型交叉概率任务数据输入参数种群局部搜索能力车间模糊动态变化全局搜索任务调度遗传算法最优调度自适应构建早熟改进

来源：评论

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