A dual-dynamic population multi-objective evolutionary algorithm for large-scale crude oil scheduling optimization

2025-07-17

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AI

DOI：10.1016/j.asoc.2025.113570

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摘要

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• 开发一种双动态种群算法用于大规模多目标原油调度。 • 变异、交叉和学习因子随迭代动态调整。 • 相比基准算法，实现更少的操作转换并减少空闲时间。 • 引入一种新颖的修复策略以在约束调度中提升解的可行性。 • 在大规模约束条件下增强调度效率和解的探索能力。

Keyword:

dual-dynamic population

mutation

crossover

learning factor

repair strategy