求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题，提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子，设计了一种自适应遗传算法．该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数，并根据种群特征不断修正种群．经典的调度基准问题测试表明：自适应措施能够有效保持种群的多样性，可以采用非常小的种群规模；最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间，大大提高了搜索效率．     

一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

基于并行遗传算法的车间作业调度

研究了并行遗传算法在车间作业调度问题中的应用,通过对传统的迁移策略进行改进,给出了运用该算法求解车间作业调度的具体过程。最后给出了计算机仿真结果,与普通遗传算法求得的结果的比较,证明了该算法的有效性和先进性。     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

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。     

基于遗传算法的路径柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题中加工路径的多样性,以最长完工时间最短化为优化目标建立调度模型,采用遗传算法进行模型求解。提出一种基于工序与机器编码相融合的二维矩阵编码方法。在遗传进化过程中,通过附加方法产生新个体以扩展搜索范围,对交叉和变异算子进行了分析。通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

工艺路线可变车间作业调度的杂合遗传算法

针对工艺路线可变的车间作业调度，提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法。通过对某双极型集成电路封装企业的车间作业调度仿真，结果表明它是有效可行的。     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于细胞自动机模型的自适应生产调度问题

用细胞自动机来建模生产调度问题,通过把调度序列分散到规则网络中,相邻细胞之间相互影响,可以避免细胞的早熟.当进化过程出现扰动时,可以通过控制器自行修改相关参数加以响应,实现自适应调度.介绍了细胞自动机的建模原理,并结合遗传算法的运算因子和进化规则,讨论了基于遗传细胞自动机模型的自适应生产调度方法,用算法的仿真结果验证了模型的有效性和适应性.     

一种求解JOB SHOP问题的多向交叉遗传算法

针对传统的遗传算法在交叉算子设计上的不足,提出一种多向交叉的方法,本方法在产生子代的过程中具有保持个体多样性、克服早熟以及泛化能力强等优势。本文以一个具体的JOB SHOP问题作为例子来说明它的优势。     

基于遗传算法的Job Shop静态调度算法

研究了具有柔性加工路径的Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ静态调度问题，并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工，而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间，遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。     

基于局部搜索策略的车间作业调度问题的算法研究

为车间作业调度问题提供了一个快速、易于实现的近似算法．该算法基于局部搜索策略,采用特殊的邻域构造方法,即邻域的构造仅与关键路径上的工序相关．该算法找到了所测试的14个标准算例中12算例的最优解,而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过1s。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.