基于改进多种群遗传算法的柔性作业车间调度研究

发布时间：2018-11-04 13:20

【摘要】：传统的遗传算法在解决柔性作业车间调度问题的过程中容易出现收敛速度慢,陷入局部最优等问题.针对最大完工时间最小优化问题,对多种族遗传算法进行改进.采用横向与纵向相结合的进化机制,在遗传的过程中加入定向进化的过程,设计了定向进化概率公式,可以加快获得最优解的速度.在选择过程中,采用复活制,将被淘汰的个体与优秀基因库中的个体再次进行进化操作,可以避免优秀基因的流失.实验结果表明了改进遗传算法的有效性和可行性.
[Abstract]:In the process of solving flexible job shop scheduling problem, the traditional genetic algorithm is prone to slow convergence and local optimization. The multiracial genetic algorithm is improved for the minimum completion time optimization problem. By adopting the evolutionary mechanism of the combination of horizontal and vertical, and adding the process of directed evolution to the genetic process, the probability formula of directional evolution is designed, which can accelerate the speed of obtaining the optimal solution. In the process of selection, by using the resurrection system, the eliminated individuals and the individuals in the excellent gene bank are again evolved, which can avoid the loss of the excellent genes. The experimental results show that the improved genetic algorithm is effective and feasible.
【作者单位】： 安徽工程大学机械与汽车工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51305001) 安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016125) 安徽省自然科学基金(1708085ME129)
【分类号】：TP18;TB497

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本文编号：2309934