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一种求解车间作业调度问题的改进遗传算法

Improved Genetic Algorithm for Solving Job-Shop Scheduling Problem

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【作者】 赵杰刘战强周军

【Author】 ZHAO Jie,LIU Zhanqiang,ZHOU Jun(School of Mechanical Engineering,Shandong University,Ji’nan 250061,China)

【机构】 山东大学机械工程学院山东大学机械工程学院 山东济南250061山东济南250061

【摘要】 变批量和个性化产品的现代生产方式,使得调度问题在当今生产中日渐受到重视,为克服传统遗传算法在求解车间作业调度问题时的早熟收敛,结合基于工序编码和位置列表编码的优势,设计了混合编码方式,并将局部搜索运用到变异算子中,通过实例验证了该算法的有效性。

【Abstract】 As the scalable batch and individual character product are needed in modern manufacturing mode,Job-Shop scheduling problem is attached with great importance.To avoid premature convergence,which appeared in the course of solving Job-Shop scheduling by applying conventional GA,an improved combined code method was proposed by taking advantages of operation-based representation encode and operation-based location list encode,and local search was applied in mutation operator.Its efficiency was validated by applying improved GA to examples.

【基金】 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20040422023);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(2005BS05001)
  • 【文献出处】 机床与液压 ,Machine Tool & Hydraulics , 编辑部邮箱 ,2007年01期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】272
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