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本发明公开了一种基于改进NSGA‑II算法的电梯群控调度方法，属于电梯群控调度方法领域。该方法包括：获取呼梯和电梯状态数据，建立电梯运行数学模型，以乘客总侯梯乘梯时间、系统总能耗为优化目标，并构建目标的适应度函数；引入启发式种群初始化、自适应交叉变异率等对NSGA‑II算法进行改进，通过改进NSGA‑II算法对多目标求解，获得pareto解集；根据pareto解集解的分布自动判断当前交通模式；根据交通模式、解的适应度值和决策方案对pareto解集进行决策，得到最优解，即派梯方案。该方法通过在求解过程中自动判断交通模式，可解决优化算法在计算前对交通模式的依赖，并能快速收敛和跳出局部最优。

本发明公开了一种基于INSGA-II的软件模块化多目标优化方法及系统，本发明涉及的一种基于INSGA-II的软件模块化多目标优化方法，包括：S11.将面向对象系统抽象为无向带权图；S12.将抽象为无向带权图的面向对象系统进行模块化处理，并计算与面向对象系统相对应的模块的内聚值；S13.计算面向对象系统的耦合值；S14.根据所述计算得到的模块内聚值以及面向对象系统的耦合值建立软件模块化优化模型；S15.通过INSGA-II算法对建立的软件模块化优化模型进行求解，得到最终结果。

本申请公开了一种基于spark计算框架的MOEA/D分区方法、装置、设备及计算机存储介质，所述方法基于主从模式，由主机通过配置输入步骤、权向量排序步骤、权向量分区步骤对种群进行划分，并将种群划分后的各子问题分发到各个副机上计算，各副机计算子问题完毕之后，将计算结果汇总至主机，由主机输出最终分区结果，从而解决了种群分区的问题。本申请通过适应基于分布式计算的计算框架来实现其并行化，为大数据时代下解决多目标动态优化问题提供了新的方式，通过对权向量进行划分方式,为在Spark下MOEA/D的实现提出了新的方法。