基于BP神经网络和改进遗传算法的单晶硅生产调度算法

发布时间：2017-08-01 20:14

  本文关键词：基于BP神经网络和改进遗传算法的单晶硅生产调度算法

  更多相关文章： 遗传算法 BP神经网络 种群划分 自适应 综合适应度

【摘要】：针对单晶硅生产企业在车间生产调度方面的问题,提出了基于BP神经网络和改进遗传算法的单晶硅生产调度算法。该算法在对投料的准确度上进行优化,对初始种群进行子种群划分,采用自适应的变异率和交叉率以及混合交叉方法进行遗传编码的交换。对最小化最大完成时间、最小化交付期逾期时间和最小化总能耗多目标提出了综合适应度计算。最后通过实验对该算法与经典遗传算法进行比较,验证该算法具有较好的性能,并能解决实际问题。
【作者单位】： 浙江理工大学信息学院;
【关键词】： 遗传算法 BP神经网络 种群划分 自适应 综合适应度
【分类号】：TN304.12;TP18
【正文快照】： 在对江浙一带的单晶硅片制造企业的实地调研中,发现单晶硅片制造企业以中小型为主,产能在每月万片到数十万片左右,生产管理方面仍采用人工制定计划的方式。随着市场需求的不断提高,原先的生产管理方式已无法适应多目标的生产调度要求。本文针对单晶硅片生产调度问题提出了基于

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本文编号：605996