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小生境免疫算法解决作业车间调度问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对免疫算法在解决组合排序问题时一般表现不佳的问题,采用多克隆算子以及独特的浓度控制机制形成具有增强搜索能力的新型免疫算法。多克隆算子与遗传算法中的交叉算子近似,它拓宽了普通免疫算法仅凭高变异方式形成的狭窄搜索空间;基于小生境的浓度控制机制借鉴生物学上的小生境概念,通过相似个体群中选择概率的不均衡分配有效避免算法掉入局部陷阱。所构造的小生境免疫算法在对多个作业车间调度算例的仿真过程中体现了较好的效果。 相似文献
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作业车间调度问题(JSSP)是组合优化问题中的NP难问题。本文提出了以适用于JSSP问题的二进制编码遗传算法为基础,在算法中增加了两种启发式算子:激活算子和瓶颈修复算子,并相应调整算法结构,形成混和遗传算法解决JSSP问题。激活算子以GT算法为依据,将种群中部分个体转化为活动调度个体,是一种较有独创性的新算子;瓶颈修复算子对所得结果进一步优化。算例运行结果表明与其它算法相比,该算法在全局搜索能力和运行效率上都有突出的表现。 相似文献
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针对柔性作业车间调度问题提出两种新颖的邻域搜索方法:极值优化邻域和扩展的关键块邻域,并将其结合形成搜索范围广、寻优能力强的复合邻域;以复合邻域为基础,构造改进的遗传算法,使之兼具广阔的全局搜索能力和深刻的局部搜索能力。另外,算法采用较新颖的两级编码方式,使得对于工序排序编码和机器分配编码两部分可采用相同或相近的遗传算子进行运算,提高运算效率。对算例的测试结果及与其他算法的比较验证了本文算法的有效性。 相似文献
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