调度提速百倍
区别于传统多目标进化算法，该模型在保持解质量的同时将求解时间缩短至不足1%，更适合动态制造环境下的实时调度。
Su, Chupeng · Cong, Zhang · Wang, Chuang · Cen, Weihong · Gang, Chen · 谢龙汉
Swarm and Evolutionary Computation 2024
在50×20大规模实例上，计算时间不足MOEA基准的1%，适合实时调度。
在大规模实例上，解集质量显著优于MOEA基准。
对不同规模问题均表现鲁棒，可直接用于未见过的车间配置。
通过偏好条件设置，可生成满足不同决策者偏好的Pareto解集。