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针对K-means算法依赖于初始聚类中心和易陷入局部最优解的缺陷，提出一种改进的求解聚类问题的差分进化算法。将改进的差分进化算法与K-means迭代相结合，使算法对初始聚类中心的敏感性和陷入局部最优解

论文研究-一种新的求解Flow Shop问题的启发式算法.pdf,  同顺序 Flow Shop问题是一个著名的 NP难题 ,至今尚未找到有效算法 .总体来讲 ,求解该问题的启发式算法主要可分为规则式

拆卸线平衡问题直接影响回收再制造成本.为此,构建了最小工作站开启数量、最短总拆卸时间、均衡工作站空闲时间、尽早拆卸有危害和高需求零部件的多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,提出一种混合人工蜂群算法.

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