《表1 3种算法的非支配解的个数、均匀度和支配关系》

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《无缝钢管热轧批量调度问题的学习型文化基因算法》

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根据以上数据规模，针对每种组合生成10个算例，3种算法针对每个算例各运算10次，取平均值，结果如表1所示。其中：|E|为非支配解个数；TS为非支配解的分布均匀度；E1，E2，E3分别为算法LMA，MA，NSGA-Ⅱ的非支配解集，C(E1，E2）表示两个非支配解集之间的支配关系。从表1可以看出，4种规模算例中，本文LMA在非支配解的分布均匀度方面劣于NSGA-Ⅱ，但是在非支配解的个数及非支配解的支配关系上明显优于NSGA-Ⅱ和普通MA，说明本文的算子学习选择策略以及针对轧制单元绩效的局部搜索策略具有很好的优化效果。