| 一种改进的遗传算法在车间调度中的应用 |
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| 引用本文： | 常征,黄明,常静.一种改进的遗传算法在车间调度中的应用[J].山东理工大学学报,2005,19(1):64-67. |
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| 作者姓名： | 常征 黄明 常静 |
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| 作者单位： | [1]山东理工大学物理系，山东淄博255049 [2]大连铁道学院电气信息分院，辽宁大连116028 [3]淄博商厦股份有限公司，山东淄博255000 |
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| 基金项目： | 辽宁省基金资助项目(20022114) |
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| 摘 要： | 将机器学习原理应用到解决车间调度问题的遗传算法中，使初始种群中的每条染色体都具有较高的适值，从而使得进化过程在经过很少的迭代次数后即可达到稳定，同时避免了最优解的丢失．
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| 关 键 词： | 机器学习 遗传算法 车间调度 丢失 进化过程 迭代次数 最优解 初始种群 |
| 文章编号： | 1672-6197(2005)01-0064-04 |
| 修稿时间： | 2004年6月14日 |
A modified genetic algorithm for job shop scheduling |
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| CHANG Zheng,HUANG Ming,CHANG Jing.A modified genetic algorithm for job shop scheduling[J].Journal of Shandong University of Technology:Science and Technology,2005,19(1):64-67. |
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| Authors: | CHANG Zheng HUANG Ming CHANG Jing |
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| Institution: | CHANG Zheng~1,HUANG Ming~2,CHANG Jing~3 |
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| Abstract: | The theory of machine-learning is applied to the genetic algorithm (GA) method for solving job shop scheduling problems to make each chromosome in the initial population to have a fairly high fitness, and then to make the evolutionary process stable after a few times of iteration, and at the same time, to avoid the loss of the best solution. |
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| Keywords: | |
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