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基于改进启发式——遗传算法的流水车间调度问题研究
文献摘要：
对于流水车间的调度问题,基于启发式算法以及遗传算法的特性,本文提出了一种启发式-遗传算法的混合智能优化算法.其主要思想是:通过构造流水车间的数学模型,采用palmer启发式算法生成初始种群替代遗传算法随机生成的种群,然后使用两点交叉的方式对新生成的染色体进行交叉操作,接下来对染色体进行的逆序变异,"复制、交叉、变异"后最终生成新的下一代染色体,通过保存其中性能较优的染色体,对较优个体继续进行迭代操作.本文通过对比实验结果,得出本文算法在一定条件下优于遗传算法,对流水车间的最大完工时间有着优化效果.
文献关键词：
流水车间;遗传算法;启发式规则;车间调度;最小化最大完工时间
中图分类号：
作者姓名：
李晨;吉桐萱
作者机构：
大连交通大学软件学院
文献出处：
引用格式：
[1]李晨;吉桐萱-.基于改进启发式——遗传算法的流水车间调度问题研究)[J].中国新通信,2022(14):119-121
A类：
palmer
B类：
流水车间调度,调度问题,启发式算法,混合智能,智能优化算法,初始种群,种群替代,两点,点交,交叉操作,接下来,逆序,终生,下一代,优化效果,启发式规则,最小化最大完工时间
AB值：
0.224665
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