針對理論上屬于NP完全問題的車間離散調度問題,在傳統(tǒng)的遺傳算法搜索中融入模擬退火算法,同時按照一定的規(guī)則生成初始種群。采用機器碼和工序碼相結合的編碼方式,以全局選擇、局部選擇以及隨機生成的方式產(chǎn)生初始種群,同時針對遺傳算法局部搜索能力較差、易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象的缺點,考慮模擬退火算法提高全局優(yōu)化概率搜索。仿真結果表明融合了模擬退火算法遺傳算法性能具有更快的收斂性和尋優(yōu)效果。 

【文章來源】：數(shù)字技術與應用. 2019,37(01)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 概述
2 問題描述及數(shù)學模型
    2.1 問題描述
    2.2 數(shù)學模型
3 算法設計
    3.1 染色體編碼
    3.2 種群初始化
    3.3 選擇
    3.4 染色體交叉
    3.5 染色體變異
    3.6 模擬退火操作
    3.7 算法執(zhí)行過程
4 實驗計算結果
5 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進遺傳算法的柔性作業(yè)車間調度方法研究[J]. 廖珊,翟所霞,魯玉軍.  機電工程. 2014(06)
[2]基于文化遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調度問題[J]. 李鐵克,王偉玲,張文學.  計算機集成制造系統(tǒng). 2010(04)



本文編號：3178643