《表4 双层遗传算法针对Brandmarte实例多目标问题测试结果展示》

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《求解多目标柔性作业车间调度问题的两层遗传算法》

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表4为本文算法针对多目标问题可获得结果的展示，其中存在支配关系的解已用加粗表示。表5为本文算法与其他同类算法的对比。从中可以看出：本文算法相较于其他算法，在寻找非支配解的多样性方面有所突破。其中大部分的案例都找到了支配其他算法所求出的解，大部分案例都找到的Pareto解的数目均多于其他案例所找到的解。几乎对于所有的案例都找到了新的非支配解，这表明了本文所用算法的有效性。对于这10个案例，一共生成了31个可以支配旧解的解，一共生成了96个新的非支配解。图11～14为部分可以支配其他算法所求得解的调度方案，其对应的案例名称和目标函数分别为MK01:[40，38，162]，MK02:[27，27，145]，MK09:[311，299，2 973]，MK10:[213，195，1 969]。