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刘兴刚 《数字社区&智能家居》2014,(7):1496-1499
通过提出应用最广泛的混合型作业车间的调度问题以及遗传算法的基本原理,并结合生产车间调度问题的特点,对传统单种群遗传算法改进了改进。新遗传算法中加入辅助种群,保证种群的多样性,解决单个种群的遗传算法容易陷入局部收敛而出现早熟的情况。并应用实例对比分析,表明算法在车间调度系统的有效性和合理性。 相似文献
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针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集. 相似文献
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车间作业调度遗传算法中的编码研究 总被引:16,自引:0,他引:16
首先讨论了车间作业调度数学表达模型,然后提出了车间作业高度基因等概念,接着详细论述了JSS连锁基因编码法的机理,最后给出了JSS连锁基因编码法的实施步骤并说明了JSS连锁基因编码法的可行性。 相似文献
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将双向调度思想应用于作业车间调度,得到一种新调度算法。算法中关键零件采用反向调度,尽可能地满足交货期要求,一般零件采用前向调度方法,最大效率地利用车间资源,尽可能早完工。利用遗传算法的全局搜索特性,得到最佳的调度结果。 相似文献
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苏子林 《计算机工程与应用》2006,42(22):196-198
为了避免遗传算法的早熟收敛问题,降低算法对初始种群的敏感程度,提高收敛速度,建立了以工件完工时间最小和加工设备利用率最高为目标的数学模型,并提出一种改进遗传算法。在约束条件处理中引入可能解空间概念;设计了适应路径柔性调度问题的基于工序的编码。父代个体和交叉变异得到的个体在选择操作中具有同等选择机会,保证最优个体保留到下一代,又能保持子代的多样性。在遗传过程中引入修正种群,实现多种群杂交,以保持种群的多样性。应用实例分析和工程实践表明,算法稳定可靠,运行效率大大提高。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题中最大完工时间、机器最大负荷和总机器负荷三项性能指标,提出一种改进的自适应交叉和变异的混合遗传算法。在基本遗传算法染色体编码的基础上,设计一种基于海明距离的调度个体差异判别方法,并通过自适应交叉阈值和动态变异概率计算提高遗传算法整个种群调度个体的多样性,防止算法过早的进入早熟。在遗传算法进化期间,对每个调度个体的进化采用变邻域搜索算法,扩大调度个体的邻域搜索范围。最后,使用文献中相同的调度实例将本文的计算结果与其它文献中的测试结果进行比较,验证了所提出的算法的可行性和有效性。 相似文献
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作业调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法作为一种通用的优化算法在求解JSP中得到了广泛的应用。本文主要针对作业车间调度问题,基于改进的遗传算法 ,根据种群的进化状况,从而确定种群的适应度值,使之能够保持种群的多样化。 相似文献
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HUANG Shao- rong 《数字社区&智能家居》2008,(18)
在车间作业调度数学表达模型的基础上,研究了遗传算法对该问题的解决策略和过程。在算法流程的基础上,讨论了求解JSP问题遗传算法的具体设计,包括染色体编码设计、目标函数、遗传算子设计、选择策略设计等,最后给出了对不可行调度的处理方案。 相似文献
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遗传算法在Job-Shop问题上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在车间作业调度数学表达模型的基础上,应用遗传算法对车间作业调度问题进行研究,为了满足遗传算法对解的多样性的要求,提出了一个调度问题的编码方法,并定义了解锁规则且给出了解码过程,最后给出实例说明设计的有效性。 相似文献
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基于遗传算法的Job Shop调度研究进展 总被引:8,自引:0,他引:8
Job Shop是典型的调度问题 ,遗传算法一直是计算智能的主要研究对象 ,因此基于遗传算法的Job Shop研究在学术界和工程界受到极大的关注。对近年来这方面的研究情况进行了较全面的综述 ,其中涉及编码、算法改进和比较、特征分析、混合算法、拓宽性、实际应用和调度器开发等 ,并讨论了进一步研究的若干方向 相似文献
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为了克服单独的遗传算法用于车间作业调度缺点,提出一种遗传算法与启发式算法结合的混合遗传算法,在运用该算法的过程中给出了适合的遗传操作和启发式规则的应用方法。结果表明:混合遗传算法优于两种单独的算法。 相似文献
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描述了作业车间调度问题,提出一种求解作业车间调度问题的改进的遗传算法.该算法对交叉算子和变异算子进行改进,能有效避免局部最优.通过对实例的计算和分析,取得了良好的调度效果,论证了该算法的有效性和稳定性. 相似文献
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In previous work, we developed three deadlock removal strategies for the job shop scheduling problem (JSSP) and proposed a hybridized genetic algorithm for it. While the genetic algorithm (GA) gave promising results, its performance depended greatly on the choice of deadlock removal strategies employed. This paper introduces a genetic algorithm based scheduling scheme that is deadlock free. This is achieved through the choice of chromosome representation and genetic operators. We propose an efficient solution representation for the JSSP in which the job task ordering constraints are easily encoded. Furthermore, a problem specific crossover operator that ensures solutions generated through genetic evolution are all feasible is also proposed. Hence, both checking of the constraints and repair mechanism can be avoided, thus resulting in increased efficiency. A mutation-like operator geared towards local search is also proposed which further improves the solution quality. Lastly, a hybrid strategy using the genetic algorithm reinforced with a tabu search is developed. An empirical study is carried out to test the proposed strategies. 相似文献