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基于NSGA-II算法的多目标柔性作业调度优化及结果分析（含迭代曲线、甘特图等指标）.rar

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简介：
本研究采用NSGA-II算法解决多目标柔性作业调度问题，并通过迭代曲线和甘特图等工具进行详细的结果分析。 基于NSGA-II算法的多目标柔性作业调度优化的MATLAB仿真研究，输出包括优化迭代曲线、甘特图、最大完工时间、总延期、设备总负载及能耗总量等结果，并使用MATLAB 2021a进行测试。

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  • 基于NSGA-II算法的多目标柔性作业调度优化及结果分析（含迭代曲线、甘特图等指标）.rar
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    本研究采用NSGA-II算法解决多目标柔性作业调度问题，并通过迭代曲线和甘特图等工具进行详细的结果分析。 基于NSGA-II算法的多目标柔性作业调度优化的MATLAB仿真研究，输出包括优化迭代曲线、甘特图、最大完工时间、总延期、设备总负载及能耗总量等结果，并使用MATLAB 2021a进行测试。
     
  • 基于柔性作业车间调度的遗传算法研究，含甘特图与优化收敛曲线分析
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    本论文针对柔性作业车间调度问题，提出了一种改进的遗传算法，并通过甘特图和优化收敛曲线详细展示了算法的有效性和优越性。 基于柔性作业车间调度的遗传算法可以生成甘特图和优化收敛迭代曲线。
     
  • NSGA-II：多目标优化算法
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    NSGA-II是一种高效的多目标进化算法，用于寻找复杂问题中的多个最优解。它通过非支配排序和拥挤度距离等机制，在保持解集多样性和收敛性之间取得平衡。 NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是一种著名的多目标优化算法。该程序实现了这一算法。相较于最初的NSGA，NSGA-II进行了多项改进。最初的NSGA是由N. Srinivas 和 K. Deb在1995年提出，并发表于一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中。此算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面表现良好，且修正了针对二进制编码的64位Linux系统中的一个错误。
     
  • 基于MATLAB的多目标优化算法(NSGA-II)
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    本研究采用MATLAB平台实现NSGA-II算法，旨在解决复杂工程问题中的多目标优化需求。通过模拟进化过程，有效寻找帕累托最优解集。 本资源适用于多个目标函数及变量的应用场景，例如三目标三变量的情况。
     
  • 基于柔性作业车间调度的遗传算法及甘特图与优化收敛曲线展示-源码
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    本项目提供了一种基于遗传算法解决柔性作业车间调度问题的解决方案，并通过生成甘特图和优化收敛曲线来直观展示算法性能。代码开源共享，适用于学术研究和工程应用。 基于柔性作业车间调度的遗传算法,输出甘特图和优化收敛迭代曲线源码。
     
  • 多目标优化的 NSGA-II 遗传算法
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    简介：NSGA-II是一种用于解决多目标优化问题的高效遗传算法，通过非支配排序和拥挤距离机制，有效寻找帕累托前沿解集。 NSGA-II多目标遗传算法的MATLAB实现已经过实测可以运行，可供参考。
     
  • 基于NSGA-II的多目标优化算法Matlab实现
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    本项目采用Matlab编程实现了基于NSGA-II（非支配排序遗传算法二代）的多目标优化解决方案。该算法广泛应用于工程设计、经济管理等领域，以有效寻找到问题的最佳解集。 上传的算法程序为非支配排序遗传算法NSGA-II，包含主函数、初始变量函数、竞标选择、遗传操作、非支配排序程序、替换程序以及目标函数程序。下载后只需编写自己的目标函数并调整相应的输入变量参数即可使用该算法程序。
     
  • 基于NSGA-II的多目标优化算法MATLAB仿真及操作录像
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    本简介提供了一段关于运用NSGA-II算法进行多目标优化问题求解的MATLAB仿真实验的操作录像。该录像详细展示了如何利用NSGA-II在MATLAB环境中实现优化，包括参数设定、代码编写和结果分析等步骤，旨在帮助学习者深入理解并实践基于进化计算的多目标优化策略。 版本：MATLAB 2021a 录制了基于NSGAII的多目标优化算法仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤获得相应的仿真结果。 领域：NSGAII（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II） 内容概述：本项目使用MATLAB实现了一个基于NSGAII的多目标优化算法，其中两个不同的目标函数分别作为x轴和y轴坐标进行输出，展示最终的优化结果。 适用人群：本科、硕士研究生等科研与教学学习用途。
     
  • 基于NSGA-II的多目标优化函数
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    本研究采用改进的NSGA-II算法，针对特定问题中的多个冲突目标进行优化求解，旨在寻求最优或近似最优解集。通过实验验证了该方法的有效性和高效性。 NSGA II 多目标优化——使用进化算法进行多目标优化的一个函数，出自 Aravind Seshadri 的作品。
     
  • 基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度问题研究_NSGA调度_NSGA_NSGA-Ⅱ_柔性车间_柔性车间调度.zip
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    本文探讨了针对复杂制造环境中的多目标柔性作业车间调度问题，提出了一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的优化方法。通过引入新的选择策略和交叉变异算子，提升了算法在解空间搜索能力和收敛性方面的表现，为实现生产效率与资源利用率的最大化提供了有效途径。 混合NSGA-Ⅱ算法用于求解多目标柔性作业车间调度问题的研究资料包括了关于NSGA调度、NSGA以及NSGA-Ⅱ的相关内容，并且提供了与柔性车间及柔性车间调度相关的研究材料，文件格式为.zip。