本文關(guān)鍵詞：雙種群混合遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題

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【摘要】：針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP),提出一種改進(jìn)的雙種群混合遺傳算法,其中一個種群側(cè)重全局搜索,另一個種群負(fù)責(zé)局部搜索。采用基于工序與基于機(jī)器相結(jié)合的編碼機(jī)制,提出一種初始種群產(chǎn)生方法,提高初始種群的多樣性;通過交換精英個體的方式實現(xiàn)兩個種群間的協(xié)同優(yōu)化,提高算法的精度和收斂速度。對比仿真結(jié)果驗證了該算法求解FJSP問題的有效性。
【作者單位】： 西南林業(yè)大學(xué)機(jī)械與交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 柔性作業(yè)車間調(diào)度 遺傳算法 雙種群 全局搜素 局部搜索
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31100424)
【分類號】：TP18;TH165
【正文快照】： 0引言柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(flexible job-shop schedulingproblem,FJSP)[1]已被證明為一類NP-hard問題,傳統(tǒng)的規(guī)劃算法很難在有效的時間內(nèi)得到滿意的解,基于群體智能的遺傳算法(GA)為問題的求解提供了一種可行的方案,并且由于GA本身的特點,比起其它群集智能優(yōu)化算法(如粒子群

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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8 蘇子林;車忠志;馮寶富;;求解多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度的改進(jìn)遺傳算法[J];魯東大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年04期

9 戚澤e，

本文編號：576796