针对生产过程中生产作业的优化调度问题，以生产质量、效率和成本阈值为约束条件，基于集对分析建立了的生产质量—效率—成本控制的生产作业多目标优化模型；利用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解优化模型，得到相对确定条件下质量—效率—成本控制的Pareto最优解集。决策者依据实际生产过程需要，为各项生产作业从Pareto最优解集中筛选最合理的调度方案。最后，通过算例仿真验证了结合集对分析与NSGA-Ⅱ的方法解决生产作业多目标优化问题的准确性、有效性和实用性。

Ⅱ级围岩全断面施工技术交底书.pdf

2021-2027全球与中国锡（Ⅱ）酞菁市场现状及未来发展趋势.doc

13-14学年冀教七上Unit3同步练习Ⅱ.doc

在地基伪卫星定位系统独立组网时，可将其布站问题转换为多目标优化问题求解，以提高系统信号覆盖率、优化基站几何布局为目标，从而达到减少基站数量同时保证良好定位精度的目的。提出了基于带精英策略的非支配排序遗传（NSGA-Ⅱ）算法的伪卫星系统多目标布站方法，通过可视域分析技术确定系统信号覆盖率，并采用一种多矩阵相乘的加权水平精度因子计算方法衡量基站几何布局，最后利用NSGA-Ⅱ算法求解两个优化目标的非支配最优解集。以张家界某山区地形进行仿真，结果显示只需28个基站系统信号覆盖率就可以达到90%，同时能保证系统基站几何布局较优，性能优于普通遗传算法，在实际工程布站应用中有一定的指导意义。

针对传统多目标优化算法在其领域存在的多个子目标不能同时取优的问题，提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）多目标优化方法。以多目标优化遗传算法为基础，多输入多输出的反向传播（back-propagation，BP）神经网络为适应度函数评价体系，保证算法快速收敛并搜索到全局最优解集。该算法在建模前对实验数据进行主成分分析，降低了运算时间和算法难度，通过在遗传进化过程中引进正态分布交叉算子（normal distribution crossover，NDX）和改进的自适应调整变异算子，实现了多个目标同时取优，保证Pareto最优解集快速、准确地获取。仿真实验使用UCI数据集，通过与其他常用的多目标优化算法对比，验证了改进的NSGA-Ⅱ算法精确度更高、收敛速度更快、稳定性更强。

两个NSGA_II的Matlab代码，其中一个和原论文算法基本相同，另一个对算法使用算子进行了改进。在相同迭代次数前提下，后者相较前者运行速度更快，收敛性更好。是文章【https://blog.csdn.net/qq_43472569/article/details/121082682】的资源。

管家婆辉煌2进销存破解版-管家婆辉煌ⅡTOP+网络版下载V12.8最新版本及说明

管家婆财贸双全ⅡTOP+16.5单机网络完美破解版 无任何限制，可以永久使用！！！ （本软件已经去除后台暗桩，没有任何限制，导入几百万数据，无任何问题。） 使用此软件之前，首先要确保你的电脑已经安装的有SQL 2005或者SQL 2008数据库(用SQL 2000数据库是不行的) 或以上版本

混合NSGA-Ⅱ算法求解多目标柔性作业车间调度问题_NSGA调度_NSGA_NSGA-Ⅱ_柔性车间_柔性车间调度.zip