用自适应遗传算法求解轧制顺序调度问题

在考虑提前和拖期惩罚情况下,提出热轧钢管厂轧制顺序调度模型.在应用自适应复制、交叉和变异的遗传算法求解过程中,提出多种交叉方式按概率随机选取的新交叉方式.仿真结果表明,此算法能够保证进化过程中种群的多样性和交叉因子的多样性,具有较强的全局搜索能力.     

用自适应遗传算法求解轧制顺序调度问题

在考虑提前和拖期惩罚情况下，提出热轧钢管厂轧制顺序调度模型．在应用自适应复制、交叉和变异的遗传算法求解过程中，提出多种交叉方式按概率随机选取的新交叉方式．仿真结果表明，此算法能够保证进化过程中种群的多样性和交叉因子的多样性，具有较强的全局搜索能力．     

解决Job Shop调度问题的遗传算法的实现

针对作业车间调度问题的具体特点,给出了利用遗传算法求解Job Shop调度问题的主要构造过程和步骤,并对编码、解码、适应度计算、选择、交叉、变异等遗传操作进行了详细设计.最后用一个6×6的测试例子,对本研究设计的GA算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

用自适应遗传算法求解一类组合调度优化问题

针对JobShop组合调度优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上增加了重构和局部寻优操作,构造了新的交叉和变异算子,自适应地确定交叉和变异概率,提高了算法的搜索效率.算例表明,该算法能有效求解JobShop调度等组合优化问题.     

求解JSP问题的改进遗传算法

作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题，使用改进的遗传算法来求解。GA有新解产生盲目性的特点，以搜索效率为目标提出了一种改进的遗传算法，在解的搜索过程中，通过禁忌表操作来评价种群。改进的遗传算法在保持群体多样性的同时，加快了遗传算法的收敛速度，将该算法用于典型作业车间调度问题的测试，找到了已公布的最优解，对超大规模的问题还有待进一步研究。     

基于遗传算法的车间作业调度

提出了一种基于遗传算法的车间作业调度算法，详细讨论了染色体编码方法和遗传算法的设计，并构造了该算法的基本模型，给出的仿真算例表明了该算法解的有效性。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

应用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,针对柔性作业车间问题的特点提出了一种新颖直观的双子串基因编码方法,并设计了独特的交叉和变异算子,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复和重建过程,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度是有效的.     

基于协同遗传算法的车间调度问题研究

遗传规划在实际问题中的应用是一个新的发展方向。文章根据车间调度问题的特点,对遗传规划算法进行了改进,借鉴了一种新编码策略将变长编码变成定长,减少了算法复杂度,提高了运算效率;同时设计了一种新的标记交叉算子,这种交叉算法可以有效地避免产生非法解。由于遗传规划问题的收敛性不高,文中将遗传规划和遗传算法有效地结合起来,提出一种协同遗传规划算法,实验表明,改进后的算法比传统算法能更有效地解决车间调度问题。     

AGA-DE求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题并结合其求解的特点,提出一种以最大完工时间最小化为目标的自适应遗传差分进化算法。在种群初始化过程中引入GLR初始化方法,有效改善机器选择部分初始解的质量;提出一种新的自适应交叉变异概率公式改进交叉和变异函数,并运用遗传算法的精英保留+轮盘赌策略,结合“贪婪思想”的差分进化的选择策略,使算法的搜索逐渐走向最优解;通过经典算例仿真以及与传统遗传算法结果的比较,证明改进算法在最大完工时间和收敛速度上的优化,验证了改进算法的可行性和有效性。     

基于自适应遗传算法的混合流水车间调度研究

混合流水车间调度问题具有建模复杂性、动态多约束、计算复杂性、多目标性等特点,近些年,各种演进化算法被运用到生产调度中,特别是遗传算法的应用。本文提出了自适应遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,应用Matlab对算法进行编码,并利用实际的生产数据进行了仿真。通过仿真实验,仿真调度数据验证了自适应遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

自适应蚁群算法在Flow Shop调度问题上的应用研究

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步骤与流程。最后,通过仿真比较该算法与基本蚁群算法在解决该问题方面的性能,仿真结果表明,该算法在解决Flow Shop方面的问题上取得满意的效果。     

基于混合搜索策略的Job Shop调度研究

目的 提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法，解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足，提高求解质量．方法 采用遗传算法作为全局搜索算法，禁忌搜索算法作为局部搜索算法．根据JobShop调度问题解的特征。提出基于关键工序的邻域选择方法，将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为变异算子，加强了遗传算法邻域解的搜索能力．结果 混合算法在较短时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法（PGA）提高3．84％、较TSAB算法提高4.66％．结论 采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力，说明提出的混合搜索策略是有效的．     

基于遗传算法的车间作业调度

研究了遗传算法在车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法。最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性。     

混合流水车间的遗传算法调度策略(英文)

应用遗传算法对混合流水车间的总作业时间最小的调度问题进行了研究。混合流水车间是一类特殊的流水车间环境,但其每一级可以有多个机床。所提出的算法基于表调度原理,首先给出在第一级工件的排列顺序,并在其后的各级采用先入先出（FIFO）方式。试验表明,所提出的遗传算法调度策略优先于原有的启发式及随机搜索方法。     

一种基于遗传算法的车间作业调度求解算法

研究了遗传算法在特定的车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法,最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性.     

改进遗传算法求解基于MPN混流制造车间调度问题

大规模混流制造系统存在规模大、资源约束多的特点,?造成在作业调度时产生维数灾难,?从而产生搜索求解难的问题.本文针对此类问题,?在基于(Manufacturing?Petri?Net,?MPN)模型的基础上,?提出一种改进遗传算法进行求解.首先,?重新定义了染色体的结构,?并采用染色体安排段压缩求解的搜索空间.其次,?...     

基于ILOG平台的求解动态车间作业调度问题优化算法研究

研究了基于约束规划和启发式搜索算法结合求解动态车间作业调度的问题。以最小化制造周期费用与总拖期惩罚费用之和为优化目标,通过建立调度模型、分析问题的优化特性,提出了基于约束规划的禁忌搜索启发式算法,根据与另外两种算法的比较结果,验证了此算法的有效性。