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NSAOA非支配青蒿素优化算法求解FJSP matlab代码

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青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）是2024年提出的一种受青蒿素抗疟疾特性启发的元启发式优化算法。青蒿素是一种从中草药青蒿中提取的化合物，因其在治疗疟疾方面的显著效果而闻名。AOA算法的设计者将青蒿素的这一特性抽象为优化策略，用于解决工程和科学中的优化问题。

针对单目标优化问题，青蒿素优化算法已显示出其有效性。然而，在面对多目标优化问题时，需要一种能够同时处理多个冲突目标的算法。因此，本文提出非支配排序的青蒿素优化算法（Non-dominated Sorting Artemisinin Optimization Algorithm, NSAOA）。

NSAOA的核心思想是通过种群初始化、筛选、交配和环境选择等步骤，逐步逼近Pareto最优解集。其主要流程包括：

种群初始化：随机生成一组解作为初始种群，并评估其适应度。

筛选与交配：对种群进行筛选，选出适合的个体进行交配，产生子代个体。

环境选择：通过环境选择算子筛选子代个体，保留精英个体进入下一轮迭代。

迭代更新：重复上述步骤，逐步优化种群，直到满足终止条件。

输出结果：最终的精英个体集合即为近似Pareto解集。

参考文献

[1]Bo Yang, Boxiao Liang, Shuai Zhou, Yucun Qian, Ruyi Zheng, Hongchun Shu, Peng He, Jingbo Wang, Lin Jiang, Yiyan Sang, Hongbiao Li, A novel bio-inspired caterpillar fungus (Ophiocordyceps sinensis) optimizer for SOFC parameter identification via GRNN, Renewable Energy, Volume 256, Part B, 2026,123995,https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123995.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/151083970

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