| 基于记忆库拉马克进化算法的作业车间调度 |
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| 引用本文： | 夏柱昌,刘芳,公茂果,戚玉涛.基于记忆库拉马克进化算法的作业车间调度[J].软件学报,2010,21(12):3082-3093. |
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| 作者姓名： | 夏柱昌 刘芳 公茂果 戚玉涛 |
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| 基金项目： | Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60703107, 60703108, 60803098, 60803706, 60872135 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.20060101Z1119, 2009AA12Z210 (国家高技术研究发展计划(863)); the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant Nos.20060701007, 20070701022 (国家教育部博士点基金); the Key Scientific and Technological Innovation Special Projects of Shaanxi “13115” of China under Grant No.2008ZDKG-37 (陕西省“13115”科技创新工程重大科技专项项目); the Program for Cheung Kong Scholars and Innovative Research Team in University of China under Grant No.IRT0645 (国家教育部长江学者和创新团队支持计划); the China Postdoctoral Science Foundation Funded Project under Grant Nos.200801426, 20080431228 (中国博士后科学基金资助项目) |
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| 摘 要： | 多种群遗传算法相比遗传算法在性能上能够有所提高,但对具有较多局部最优解的作业车间调度问题,多种群遗传算法仍然难以改善易陷入局部最优解和局部搜索能力差的缺点.因此,提出了一种求解作业车间调度问题的新算法MGA-MBL(multi-population genetic algorithm based on memory-base and Lamarckian evolution for job shop scheduling problem).MGA-MBL在多种群遗传算法的基础上通过引入记忆库策略,不但使子种群间的个体可以进行信息交换,而且有利于保持整个种群的多样性;通过构造基于拉马克进化机制的局部搜索算子来提高多种群遗传算法中子种群进化的局部搜索能力.由于MGA-MBL采用了全局寻优能力较强的模拟退火算法对记忆库中的个体进行优化,从而缓解了多种群遗传算法易陷入局部最优解的问题,并提高了算法求解作业车间调度问题的性能.对著名的benchmark数据进行测试,实验结果证实了MGA-MBL在求解作业车间调度问题上的有效性.
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| 关 键 词： | 作业车间调度 多种群遗传算法 记忆库 拉马克进化 局部搜索 模拟退火 |
| 收稿时间： | 2008/6/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 7/6/2009 12:00:00 AM |
Memory Based Lamarckian Evolutionary Algorithm for Job Shop Scheduling Problem |
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| XIA Zhu-Chang,LIU Fang,GONG Mao-Guo and QI Yu-Tao.Memory Based Lamarckian Evolutionary Algorithm for Job Shop Scheduling Problem[J].Journal of Software,2010,21(12):3082-3093. |
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| Authors: | XIA Zhu-Chang LIU Fang GONG Mao-Guo and QI Yu-Tao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | job shop scheduling multi-population genetic algorithm memory-base Lamarckian evolution local search simulated annealing |
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