《表2 零件数目为10的优化结果》

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《面向拆卸线平衡的维度学习多目标粒子群优化》

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本文算法与文献[5]、文献[9]和文献[18]的优化结果进行比较，如表2所示，本文的优化结果在需求指数f3上远远优于文献[5]；相对于文献[9]和文献[18]，本文所得优化解与其互不支配。由上可得，本文所提算法的优势在于不仅得到了优于或与现有文献一致的拆卸序列，而且在考虑了生产实际情况后，为决策者提供了更多的备选拆卸方案，尤其在对产品不同需求方面为决策者提供了有利的参考。