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文檔簡介
1、Job Shop 調(diào)度問題(簡稱JSP)是具有特殊工件特性和加工環(huán)境的最典型和最重要的調(diào)度問題,是許多實際生產(chǎn)調(diào)度問題的簡化。JSP屬于NP-Hard問題,它的搜索空間隨著工件和機器的增加而增大,傳統(tǒng)的調(diào)度方法難以對它進(jìn)行高效高質(zhì)量的求解,因此研究者希望采用一種全局搜索方法來解決此問題。 遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法,它具有簡
2、單通用、魯棒性強、智能性及并行性等優(yōu)點。本文采用GA對JSP進(jìn)行了較深入的研究,并在基本GA的基礎(chǔ)上,對算法進(jìn)行了改進(jìn),具有一定的理論意義和實用價值。 本文的主要研究內(nèi)容如下: 第1章在對大量相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)提煉的基礎(chǔ)上,概述了JSP的研究價值及研究現(xiàn)狀,總結(jié)了目前使用的一些調(diào)度算法,并指出了研究中存在的不足。本章還闡明了論文的研究背景、意義以及選題理由。 第2章對遺傳算法進(jìn)行了簡要介紹,分析了遺傳算法的特點及基
3、本操作。在給出JSP的基本概念和描述方式的基礎(chǔ)上,對如何針對JSP進(jìn)行遺傳算法編碼作了詳細(xì)的討論。 第3章在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上提出了一種求解JSP的改進(jìn)算法。本章針對JSP的特點,改進(jìn)了現(xiàn)有的活動化解碼算法,設(shè)計了一種新的交叉算子;將局部搜索算法和遺傳算法中的變異算子相結(jié)合,擴大了搜索空間;最后對改進(jìn)算法設(shè)計了仿真實驗,通過對實驗結(jié)果的分析證明了這一改進(jìn)算法的可行性和有效性。 第4 章給出了一個遺傳算法結(jié)合禁忌搜索的混
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