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指针网络与遗传算法求解置换流水车间调度问题
文献摘要：
针对置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出了一种将指针网络与遗传算法结合的求解框架.首先,对置换流水车间调度问题的算例进行预处理,以使不同算例的机器维度一致,使得训练的指针网络可以用于不同标准算例的求解,并利用策略梯度法对指针网络的参数进行优化.其次,将指针网络的输出结果结合NEH算法初始化遗传算法种群,以提高初始种群质量;结合重启机制和局部搜索技术,以提高算法的全局搜索能力,通过不断迭代获得最终的调度解.最后,运用PN-HGA算法对Reeves标准测试集进行仿真测试,以最优相对误差与平均相对误差为评价标准,与其他智能优化算法进行比较,在大部分的标准算例上取得了更好的结果,从而验证了算法的有效性.
文献关键词：
置换流水车间调度;指针网络;遗传算法;NEH启发式算法
中图分类号：
作者姓名：
蔡国帅;金淳;华顺刚
作者机构：
大连理工大学机械工程学院,辽宁大连 116024;大连理工大学经济管理学院,辽宁大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]蔡国帅;金淳;华顺刚-.指针网络与遗传算法求解置换流水车间调度问题)[J].机电工程技术,2022(07):76-80,174
A类：
B类：
指针网络,置换流水车间调度问题,最小化最大完工时间,不同标准,利用策略,策略梯度,梯度法,输出结果,NEH,初始化,初始种群,种群质量,重启机制,局部搜索,全局搜索,搜索能力,PN,HGA,Reeves,标准测试集,仿真测试,平均相对误差,智能优化算法,启发式算法
AB值：
0.237433
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