一种求解作业车间调度问题的文化遗传算法OA北大核心CSCDCSTPCD
An Effective Cultural Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problem
针对传统遗传算法缺乏有效指导,容易陷入局部极值的缺点,提出了以一种采用种群空间和信仰空间的双层进化结构进行寻优的作业车间调度算法.该算法针对调度问题的特点,以遗传算法为主群体空间,利用优良调度方案的知识信息构成信仰空间.为充分利用父代个体的优良特征加速收敛,算法采取不同的策略在主群体空间中指导遗传操作,在选择操作中引入k近邻法的思想进行动态学习,在变异操作中通过选择合适的变异点进行邻域搜索变异.典型算例的仿真实验与分析表明,算法在计算效率和求解质量上均具有较好的效果.
王伟玲;李铁克;施灿涛
北京科技大学,北京,100083北京科技大学,北京,100083北京科技大学,北京,100083
信息技术与安全科学
作业车间调度文化遗传算法邻域搜索变异k近邻法
job shop schedulingcultural genetic algorithm(CGA)neighborhood search mutationk-nearest neighbor method
《中国机械工程》 2010 (3)
基于约束和邻域搜索的炼钢-连铸动态调度方法研究
303-309,7
国家自然科学基金资助项目(70771008,70371057)
评论