本文提出了一種新的混合進(jìn)化算法求解具有線性惡化的并行機(jī)調(diào)度問題,目標(biāo)是使總完工時(shí)間最小.該算法采用對(duì)立策略以及最小比率優(yōu)先規(guī)則生成初始種群,并且引入種群多樣度指標(biāo)加快算法的收斂;同時(shí)加入含有3-opt擾動(dòng)算子的變鄰域搜索算法對(duì)遺傳算法得到的結(jié)果進(jìn)行局部搜索.通過對(duì)不同規(guī)模算例的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行仿真,其結(jié)果與傳統(tǒng)GA和VNS算法相比,效果均有所提升. 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2020,29(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶惡化工件的不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度優(yōu)化[J]. 軒華,秦瑩瑩,王薛苑,張百林.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2019(05)

博士論文
[1]具有分段惡化效應(yīng)生產(chǎn)過程的智能優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 郭鵬.西南交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3019314