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基于混合遗传算法的车间调度研究

作者：冯世扣,鲍敏*,张伟日期：2015-12-14/span> 浏览：2424 查看PDF文档

基于混合遗传算法的车间调度研究

冯世扣,鲍敏*,张伟

(浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州 310018)

摘要：针对用遗传算法求解车间调度问题(job shop problem)容易早熟的缺点,对遗传算法的收敛性、搜索效率和最优解等方面进行了研究,改进了遗传算法,引入了模拟退火算法,提出了新的混合遗传算法。重新设计了基于工件编号的交叉算子和变异算子;采用自适应交叉概率和变异概率;在每一代遗传进化中引入了Metropolis接受准则。通过结合遗传算法、自适应概率和模拟退火算法的各自优点,提高了算法搜索能力。用遗传算法、模拟退火算法和混合遗传算法对Job Shop Problem中FT06问题进行了仿真。仿真结果表明，混合遗传算法提高了搜索效率,能够找到最佳的调度方案。

关键词：遗传算法;模拟退火算法;车间调度

中图分类号：TH165;TH186

文献标志码：A文章编号：1001-4551(2015)10-1315-05

本文引用格式：

冯世扣,鲍敏,张伟.基于混合遗传算法的车间调度研究［J］.机电工程，2015，32（10）：1315-1319.

FENG Shi kou, BAO Min, ZHANG Wei. Job shop scheduling based on hybrid genetic algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2015,32(10):1315-1319.

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