基于遗传的一种Job—shop调度方法

着重讨论了遗传算法的参数值的优化问题，然后结合遗传算法和Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度的特性，构造解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的自适应遗传方式，仿真实验表明了此法用于大规模复杂实际生产过程中工件加工调度的优势。     

一种实用的JOB-SHOP生产调度算法

根据生物遗传算法并结合工件的生产工艺知识，提出了一种JOB－SHOP生产调度新算法。该算法采用可编程控制器软件编程的巡回扫描原理，解决了生产调度的仿真问题，所提出的方法为解决生产调度问题提供了新的途径。     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。     

并行机调度问题的最优公共交货期和最优调度

现有的提前／拖后调度问题主要针对单机情况，且大多采用启发式方法。为了有效地解决带有待定公共交货期的并行机提前／拖后优化调度问题，提出了一种分段编码的遗传算法，使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期，并对初始种群产生、交叉和变异方法作了研究。计算实例表明了该遗传算法有很好的性能，所得解的质量优于启发式算法，且适用于较大规模并行机提前／拖后优化调度问题     

一种智能仓库车辆调度问题的新算法

将调度问题与遗传算法相结合,提出一种用于解决智能仓库车辆运输调度问题的一种新算法,并用计算实例证明了该调度算法的正确性,并能适应大规模车辆的调度问题．本算法计算量小,具有很强的鲁棒性．     

基于遗传算法的时间表问题研究

时间表问题是一类特殊的调度问题,排课问题是它的一个实例。排课问题是一个多因素的优化决策问题,遗传算法被广泛应用于解决多目标优化问题。本文根据排课问题的特点,给出了排课问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法的解决方法。     

模糊遗传算法在机器调动问题运用

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题.由于调度问题中绝大多数属于NP难类问题,不存在有效的最优求解算法.针对用智能优化算法-遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题,设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率.通过数值实验,嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好,说明在实际生产中,此算法具有强大的发展前途.     

遗传算法求解JSP的核心问题

遗传算法（GA）作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并已成为求解车间作业调度问题（JSP）的主要方法，给出了JSP问题的数学模型和遗传算法的框架，提出遗传算法求解JSP问题要解决的两大核心问题；编码问题和处理不是可行调度问题，并探讨了其相应的解决方法。     

一种改进型遗传算法的网格工作流调度研究

用有向无环图表示的网格工作流调度问题是一种典型的NP-完全问题,因而,有效的调度算法是必不可少的。为解决这一问题,提出了一种改进型的遗传算法。运用适应度差的染色体与最优个体进行二级优先杂交和变异,不仅保障了种群的多样性,也提高了种群的收敛速度。采用Gridsim工具进行模拟后,证实该算法较标准的遗传算法更适用、更有效。     

遗传算法在多机调度问题中的应用

本研究了总的流程时间最小的多机调度问题,建立了该问题的数学,模型并用一种改进遗传算法有效解决了该问题。这种改进遗传算法的关键是产生一组较优的初始群体,仿真实验结果表明这种改进遗传算法可以快速、高效地寻找到该问题的全局最优解。     

指派问题的遗传算法研究与实现

提出了用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行运筹学中指派问题（ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ）优化的新方法。根据优化问题的性质，设计了两种编码方案，以及适合此类问题的复制、交换、倒位、变异四种遗传操作符。在此基础上，完成了整个优化算法及程序框图，并用Ｃ语言实现。计算结果表明，算法设计正确，程序灵活可靠，是解决此类问题的一种行之有效的方法。     

改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究

在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。     

基于遗传算法的产品分配方案研究

建立了产品分配的时变模型 ,并将其分为两层子问题 .下层子问题为基本的运输问题 ,按一般的线性方程求解 ;上层子问题则求系统的最小成本 ,采用遗传算法进行求解 .同时 ,还进行了大量的计算机实验 ,并在实验过程中将遗传算法与实现产品分配时常用的算法进行了比较 .结果表明 :采用本研究所建模型 ,并利用遗传算法进行求解 ,可以取得相当好的效果 ,具有实现简单、收敛时间短等优点 .     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

一种基于免疫思想的混合式遗传算法

基于生命科学中的免疫思想,在解决遗传算法中的约束问题时,将处理约束问题的两个关键方法(惩罚函数法和修补算法)有机的结合起来,并用于解决一类典型的约束问题--背包问题.其仿真结果表明,对于约束问题的求解,该混合式遗传算法和标准遗传算法相比在搜索全局最优解的收敛速度和精度方面都有明显的提高.     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

求解0-1背包问题的混合遗传算法

对于0-1背包问题设计一种价值密度,并在此基础上提出求解0-1背包问题的混合遗传算法.经大量数值实验比较该方法与传统方法及简单遗传算法,结果表明算法能有效求解0-1背包问题.     

一种求解工程调度中时间/成本权衡问题的遗传算法

结合工程调度中时间/成本权衡问题的特点,设计了一种有效的求解工程底线问题的遗传算法,基于该遗传算法提出了有效工期/成本曲线的绘制策略·对遗传算法解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述·通过对大量测试问题的求解实验表明,遗传算法是求解该问题的一种有效算法