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柔性作业车间调度(FJSP)是一类具有广泛应用背景的调度问题,作为求解FJSP最受欢迎的算法之一,遗传算法引起了广泛关注。针对求解FJSP的遗传算法,特别是5类主要染色体编码方法以及相关的交叉和变异算子进行全面综述,并从编码可行性、编码空间与解空间的映射关系、染色体存储空间、解码复杂性、编码完备性、遗传操作复杂性和遗传操作多样性7个维度综合评价了5类编码方法。结果表明,MSOS-I编码是遗传算法求解FJSP较好的染色体编码方法,其染色体结构简单,并可选用较多类型的交叉和变异算子。 相似文献
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一种使用再编码染色体求解Job-Shop问题的并行遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
使用遗传算法求解Job Shop问题的一个关键问题是编码。本文提出了一种求解Job Shop问题的新遗传算法———RPGA(Re encodingParallelGA)。此方法的编码方式将Job Shop问题转换为一个TSP(TravelingSalesmanProblem)问题 ,使得关于TSP问题的遗传算法的方法可以用于解决Job Shop问题。这种编码方式可以满足Job Shop问题对工件加工顺序的要求 ,避免在进化过程中产生非可行解。RPGA最重要的特点在于染色体的再编码过程 ,再编码过程根据各工序的开工时间先后对染色体的各基因重新赋值 ,使得编码空间和解空间一一对应。最后 ,本方法使用MPI并行编程技术实现了粗粒度的并行模型 ,在此模型上我们对Fisher和Thompson的 10× 10问题进行了求解实验。实验表明本方法有着良好的求解效率 ,也证明了对染色体再编码过程对此问题的重要性。 相似文献
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一种新调度类型及其在作业车间调度中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
研究改进遗传算法解决作业车间调度问题,问题染色体的编码采用基于工序的编码。针对传统的调度类型的局限性,提出全主动调度及其基于工序编码的产生机制。为了克服传统遗传算法求解调度问题易于早熟收敛的缺点,设计基于优先工序交叉(Precedence operation crossover,POX)和改进子代产生模式的遗传算法。用改进的遗传算法求解传统调度问题、交货期调度问题和提前/拖期(Earliness/Tardiness, E/T)调度问题,研究半主动、主动和全主动三种不同的调度解码机制对遗传算法提供解质量的影响。 相似文献
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薛玲玲 《计算机集成制造系统》2021,27(10):2848-2857
针对以最小化最大完工时间为优化目标的作业车间调度问题,提出一种基于块结构邻域搜索的遗传算法.采用基于工序的编码方法进行个体编码,并在编码后的个体上进行邻域构建.首先,将关键工序块的块首或块尾工序与块内某个工序组合,然后对该组合进行交换、移动操作构建出邻域个体.其次,提出了个体的冗余性判断条件,对邻域中调度方案相同的个体只保留其中一个,达到减少冗余个体的目的.另外,为改善整个种群基因的有效性和延迟算法的早熟,采用具有子代选择特征的改进选择机制.最后,通过在典型算例上的仿真实验,验证了所提算法的有效性. 相似文献
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基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究 总被引:12,自引:5,他引:12
在研究作业车间模糊调度问题的基础上,建立了两种作业车间模糊调度模型。对于只考虑模糊加工时间的问题,以最小完工时间作为优化目标;对于同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的问题,以平均满意度最大作为优化目标。模糊加工时间用三角模糊数和梯形模糊数来表示,模糊交货期用梯形模糊数和六点模糊数来表示,给出了两种模糊数比较方法。应用遗传算法来求解最优调度顺序,并对遗传算法编码、初始种群的产生办法、解码、交叉及变异方法等方面做了研究。最后,给出了仿真实验结果和结论。 相似文献
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针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。 相似文献