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1 篇 victoria univ we...

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检索条件"主题词=Multi-objective dynamic scheduling"

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详细简洁

排序：

A Semantic Genetic Programming Approach to Evolving Heuristics for multi-objective dynamic scheduling 36th

A Semantic Genetic Programming Approach to Evolving Heuristi...

引用

36th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI)

作者： Xu, Meng Mei, Yi Zhang, Fangfang Zhang, Mengjie Victoria Univ Wellington Ctr Data Sci & Artificial Intelligence Wellington 6140 New Zealand Victoria Univ Wellington Sch Engn & Comp Sci Wellington 6140 New Zealand

ISBN: (纸本)9789819983902;9789819983919

multi-objective dynamic flexible job shop scheduling (MO-DFJSS) is a challenging problem that requires finding high-quality schedules for jobs in a dynamic and flexible manufacturing environment, considering multiple potentially conflicting objectives simultaneously. A good approach to MO-DFJSS is to combine Genetic Programming (GP) with Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), namely NSGP-II, to evolve a set of non-dominated scheduling heuristics. However, a limitation of NSGPII is that individuals with different genotypes can exhibit the same behaviour, resulting in a loss of population diversity. Semantic genetic programming (SGP) considers individual semantics during the evolutionary process and can enhance population diversity in various domains. However, its application in the domain of MO-DFJSS remains unexplored. Therefore, it is worthy to incorporate semantic information with NSGPII for MO-DFJSS. This study focuses on semantic diversity and semantic similarity. The results demonstrate that NSGPII considering semantic diversity yields better performance compared with the original NSGPII. Moreover, NSGPII incorporating semantic similarity achieves even better performance, highlighting the importance of maintaining a reasonable semantic distance between offspring and their parents. Further analysis reveals that the improved performance achieved by the proposed methods is attributed to the attainment of a more semantically diverse population through effective control of semantic distances between individuals.

关键词： Heuristic learning multi-objective genetic programming Semantic multi-objective dynamic scheduling

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