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遗传算法解决车间作业调度问题的优化研究  
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【英文篇名】 Optimization of JSP-Oriented Genetic Algorithm
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【作者】 杜宏伟; 潘志国; 林悦香; 刘艳芬; 姜学东;
【英文作者】 DU Hong-wei; PAN Zhi-guo; LIN Yue-xiang; LIU Yan-fen; JIANG Xue-dong(Faculty of Electromechanical Engineering; Laiyang Agriculture College; Qingdao 266109; China);
【作者单位】 莱阳农学院机电工程学院; 莱阳农学院机电工程学院 青岛;
【文献出处】 组合机床与自动化加工技术 , Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 编辑部邮箱 2007年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 作业车间调度问题(JSP); 遗传算法(GA); 模拟退火算法(SA); 选择压力;
【英文关键词】 genetic algorithm; job shop scheduling problem(JSP); local extremum;
【摘要】 遗传算法由于其隐含并行性和全局解空间搜索两大优点而成为解决Job Shop问题的常用工具。但是由于Job Shop问题本身的特点,普通遗传算法难以在解此类问题时获得满意解,最突出的问题就是过早收敛于某一局部最优解,使算法效率降低。文章从实用角度出发,通过优化种群、降低选择压力和将模拟退火算子加入到算法中对遗传算法进行了优化,以使其适应于Job Shop问题的特殊情况,并以Matlab为工具进行了仿真实验,获得了较好效果。
【英文摘要】 Because of its implicit parallelism and global searching ability,Genetic Algorithm(GA) becomes the widely used Algorithm in resolving Job Shop Scheduling Problems(JSP).However,with JSP's specialty,the satisfying resolution can hardly receive from simple GA(SGA),of which the most obvious flaw is it always converges at a local extremum instead of the global one.This paper describes the optimization of GA,by way of improving the initialized population,reduce the selecting pressure and add SA operator into GA,t...
【更新日期】 2007-06-14
【分类号】 TP278;TP18
【正文快照】 0引言遗传算法在理论上具有概率1的收敛特性,但在解决实际问题时往往会出现早熟收敛或收敛缓慢等缺点。对于JSP问题,由于其编码与函数值之间无确定的规律联系,因此在解空间中存在非常多的局部极小点,在解空间搜索时,算法极易收敛于某一局部极小点,造成早熟收敛。图1显示了普通?

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