本文關鍵詞：改進初始種群的遺傳算法解決柔性車間調(diào)度

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【摘要】：初始種群對遺傳算法求解的質(zhì)量和速度有決定性影響,傳統(tǒng)遺傳算法求解FJSP問題時,一般是隨機生成初始種群,在迭代初期會形成許多無效方案,只有經(jīng)過復雜的運算才會形成較優(yōu)的方案,這樣就會降低算法的收斂速度,對柔性作業(yè)車間調(diào)度的特點進行研究之后,提出了對初始種群給予基于全程檢索規(guī)則編碼生成初始種群的策略,提高初始種群質(zhì)量的同時,也不會失去其多樣性,而且還能提高全局收斂性。實例用改進的遺傳算法,將結果與用傳統(tǒng)遺傳算法得到的結果比較,證明了改進算法的優(yōu)勢。
【作者單位】： 新疆大學機械工程學院;
【關鍵詞】： 遺傳算法 柔性作業(yè)車間調(diào)度 初始種群
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金(2014211A008)
【分類號】：TH165;TP18
【正文快照】： 1引言柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(Flexible Job Shop SchedulingProblem,FJSP),FJSP也稱為工件的排序問題。其研究目的即對工序進行有效的排序,使得所選擇的某個性能指標達到最優(yōu),進而企業(yè)實現(xiàn)效益最優(yōu)。遺傳算法的魯棒性好,通用性和計算性能強大,因此較多的用在FJSP的問題中。但在，

本文編號：728469