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《浙江工业大学》 2004年
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遗传算法及其在生产调度中的应用研究

郭海东  
【摘要】: 生产调度问题是生产管理领域内的关键生产环节,算法研究是生产调度问题的一个重要的研究方向。遗传算法的计算模型是模拟生物进化过程。它作为一种新的全局优化搜索算法,以其实现简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理等显著特点,广泛应用各种优化问题。 本文首先对生产调度的基本思想、发展状况给出了一般性的描述,总结了以前对调度问题的各种求解方法,然后根据遗传算法的特点和生产调度问题中面对的困难,指出了遗传算法解调度问题的有效性和优越性。再结合目前遗传算法在生产调度问题中的研究现状,进一步论证这一点。 本文应用遗传算法求解复杂的生产调度问题;主要在以下几个方面作了一些研究工作:①通过大量阅读各种生产调度和遗传算法的文献,指出了遗传算法适合解决生产调度问题。②采用混合遗传算法应用在求解多目标等同并行多机问题和多目标非等同并行多机问题,并通过仿真实验证明算法的可行性和有效性。③在求解极大化顾客满意数的单机问题的启发式算法的基础上,将此问题扩展为多机问题,提出一种启发式算法和一种带病毒感染的混合遗传算法。并通 遗传算法及其在生产调度中的应用研究 过大量的计算机仿真实验,将混合遗传算法的实验结果和传统的启发 式算法进行比较后,验证算法的可行性和有效性。
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