| 基于粗粒度并行遗传算法的JSSP研究 |
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| 引用本文： | 王仲民,马苏常,李世杰.基于粗粒度并行遗传算法的JSSP研究[J].组合机床与自动化加工技术,2007(12):5-6,11. |
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| 作者姓名： | 王仲民 马苏常 李世杰 |
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| 作者单位： | 1. 天津工程师范学院,机械工程系,天津,300222
2. 河北工业大学,机械工程学院,天津,300130 |
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| 基金项目： | 天津市教委资助项目;劳动与社会保障部科技发展基金 |
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| 摘 要： | 针对车间作业调度问题(JSSP)进行研究,利用粗粒度并行遗传算法(CGPGA)对JSSP进行有效求解。该算法首先将多个子群体以不同的编码方式进行进化计算,然后引入迁移因子进行群体间的信息交互。利用迁移因子把子群体中的优良个体传播到其余子群体,替换相邻子群体中的最差个体并继续进化而获得最优解。仿真实验表明:该方法简单且易于实现,求解效率远远高于经典遗传算法(GA),并可有效防止早熟现象的发生。
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| 关 键 词： | 粗粒度并行遗传算法 车间作业调度 遗传算法 |
| 文章编号： | 1001-2265（2007）12-0005-02 |
| 收稿时间： | 2007-05-25 |
| 修稿时间： | 2007年5月25日 |
Research on Job-Shop Scheduling Problems Based on Coarse Grained Parallel Genetic Algorithm |
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| WANG Zhong-min,MA Su-chang,LI Shi-jie.Research on Job-Shop Scheduling Problems Based on Coarse Grained Parallel Genetic Algorithm[J].Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique,2007(12):5-6,11. |
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| Authors: | WANG Zhong-min MA Su-chang LI Shi-jie |
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| Abstract: | In this paper job shop scheduling problems(JSSP) are studied in detail.By using coarse grained parallel genetic algorithm(CGPGA) the JSSP are carried out efficiently.Different population is based on different coding schemes.The migration factor which is used to data exchanging among all populations,is introduced to the CGPGA.The excellent individual in all sub-populations replaces neighboring population's worst individual,so fairly good solutions are gotten at last. Simulation result shows that it is easy to realize and achieves better efficiency than classical genetic algorithm(GA).The inherent phenomena can be avoided effectively. |
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| Keywords: | coarse grained parallel genetic algorithm job shop scheduling genetic algorithm |
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