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文檔簡介
1、車間生產(chǎn)調(diào)度是對車間生產(chǎn)過程進行作業(yè)計劃,是生產(chǎn)制造業(yè)實現(xiàn)智能化、自動化、信息化的核心。有效的車間調(diào)度方法和優(yōu)化技術的研究與應用,可提高企業(yè)的資源利用率和生產(chǎn)效益,因此,高效的車間調(diào)度算法是求解車間調(diào)度問題的核心和關鍵。
遺傳算法是一類模擬生物的遺傳和進化過程的智能搜索算法,以其簡單、通用、適用范圍廣、全局優(yōu)化能力強,在車間調(diào)度問題領域得到了廣泛的應用。
本文首先對車間調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀進行了分析,并對車間調(diào)
2、度問題進行了描述和分類。然后對遺傳算法的基本思想、基本要素、算法流程以及自適應遺傳算法、多目標遺傳算法等進行了討論,針對遺傳算法容易陷入局部最優(yōu),出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,同時算法的收斂速度和精度仍需要提高,因此利用模擬退火算法的局部搜索能力強的特點,將遺傳算法和模擬退火算法相結合,提出了混合遺傳算法,以求解車間調(diào)度問題。
在混合遺傳算法的具體應用中,首先將其應用在典型的作業(yè)車間調(diào)度問題中,并分別和遺傳算法、模擬退火算法進行比較分析,
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