【摘要】：傳統(tǒng)的遺傳算法在解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的過(guò)程中容易出現(xiàn)收斂速度慢,陷入局部最優(yōu)等問題.針對(duì)最大完工時(shí)間最小優(yōu)化問題,對(duì)多種族遺傳算法進(jìn)行改進(jìn).采用橫向與縱向相結(jié)合的進(jìn)化機(jī)制,在遺傳的過(guò)程中加入定向進(jìn)化的過(guò)程,設(shè)計(jì)了定向進(jìn)化概率公式,可以加快獲得最優(yōu)解的速度.在選擇過(guò)程中,采用復(fù)活制,將被淘汰的個(gè)體與優(yōu)秀基因庫(kù)中的個(gè)體再次進(jìn)行進(jìn)化操作,可以避免優(yōu)秀基因的流失.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了改進(jìn)遺傳算法的有效性和可行性.
[Abstract]:In the process of solving flexible job shop scheduling problem, the traditional genetic algorithm is prone to slow convergence and local optimization. The multiracial genetic algorithm is improved for the minimum completion time optimization problem. By adopting the evolutionary mechanism of the combination of horizontal and vertical, and adding the process of directed evolution to the genetic process, the probability formula of directional evolution is designed, which can accelerate the speed of obtaining the optimal solution. In the process of selection, by using the resurrection system, the eliminated individuals and the individuals in the excellent gene bank are again evolved, which can avoid the loss of the excellent genes. The experimental results show that the improved genetic algorithm is effective and feasible.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51305001) 安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(gxyqZD2016125) 安徽省自然科學(xué)基金(1708085ME129)
【分類號(hào)】：TP18;TB497

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本文編號(hào)：2309934