基于遗传算法的车间调度问题研究与应用
这是一篇关于资源调度,改进遗传算法,流水车间调度,作业车间调度,双资源柔性车间多目标调度的论文, 主要内容为车间作业调度问题（Job Shop Problem，JSP），实质是资源调度问题，已被证明是个NP-hard完全问题，对资源调度的进一步研究具有重大的现实意义，已成为现今研究的热点。遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）作为一种高度并行、随机、自适应的优化算法，在求解JSP中得到了广泛的应用。在求解JSP时，GA显示出了很强的鲁棒性。但遗传参数对GA的优化性能的影响很大，参数设置不当往往会使得GA的优化结果大打折扣。该文在将标准遗传算法改进的基础上，对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别做了算法设计，并通过实例进行了算法优化效果的对比，真实地展现了改进遗传算法解决车间调度问题的有效性和优越性。 该文首先对遗传算法做了大量的研究和分析，发现标准的GA在解决车间调度问题时容易陷入局部最优、搜索效率低和产生不可行解等问题，针对该问题提出了一种改进的GA，该算法融入了混合启发式算法等方法，使生成的初始种群尽量分布于整个问题的解空间，而且保证了解的多样性。结合资源调度问题的特点，设计了独特的交叉和变异方式，保证了解的合法性。通过与标准的GA对比，验证了改进的GA在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。 在应用改进的GA基础上，针对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别给出了不同的算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对经典调度模型、汽车零件加工车间模型和机车厂加工车间模型实例验证了算法实现的效果。 最后开发了一个应用于实际生产的优化调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。将此系统应用到实际生产调度问题，并对某车间部分调度进行了模拟仿真，得到了较好的调度结果，本文最后对下一步基于改进遗传算法的混合车间生产调度问题将要进行的工作进行了展望。
基于遗传算法的车间调度问题研究与应用
这是一篇关于资源调度,改进遗传算法,流水车间调度,作业车间调度,双资源柔性车间多目标调度的论文, 主要内容为车间作业调度问题（Job Shop Problem，JSP），实质是资源调度问题，已被证明是个NP-hard完全问题，对资源调度的进一步研究具有重大的现实意义，已成为现今研究的热点。遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）作为一种高度并行、随机、自适应的优化算法，在求解JSP中得到了广泛的应用。在求解JSP时，GA显示出了很强的鲁棒性。但遗传参数对GA的优化性能的影响很大，参数设置不当往往会使得GA的优化结果大打折扣。该文在将标准遗传算法改进的基础上，对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别做了算法设计，并通过实例进行了算法优化效果的对比，真实地展现了改进遗传算法解决车间调度问题的有效性和优越性。 该文首先对遗传算法做了大量的研究和分析，发现标准的GA在解决车间调度问题时容易陷入局部最优、搜索效率低和产生不可行解等问题，针对该问题提出了一种改进的GA，该算法融入了混合启发式算法等方法，使生成的初始种群尽量分布于整个问题的解空间，而且保证了解的多样性。结合资源调度问题的特点，设计了独特的交叉和变异方式，保证了解的合法性。通过与标准的GA对比，验证了改进的GA在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。 在应用改进的GA基础上，针对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别给出了不同的算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对经典调度模型、汽车零件加工车间模型和机车厂加工车间模型实例验证了算法实现的效果。 最后开发了一个应用于实际生产的优化调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。将此系统应用到实际生产调度问题，并对某车间部分调度进行了模拟仿真，得到了较好的调度结果，本文最后对下一步基于改进遗传算法的混合车间生产调度问题将要进行的工作进行了展望。
基因表达式编程技术及其在车间调度中的应用研究
这是一篇关于车间调度,单机成组调度,流水车间调度,作业车间调度,基因表达式编程技术的论文, 主要内容为车间调度问题具有很强的实际应用背景,是一类带有较强约束条件的组合优化问题。随着现代制造业的发展,车间调度问题已成为研究热点并已积累了大量的研究成果。在对已有的优化调度方法进行更深入研究的同时,学者们还致力于寻找新的有效的调度方法。基因表达式编程是一种继遗传算法和遗传编程之后,以“优胜劣汰、适者生存”为基本原则,人工模拟自然界生物进化过程求解问题的优化技术。本文主要研究了基因表达式编程技术,并探索了该技术在单机调度问题、流水车间调度问题和作业车间调度问题三种典型车间调度问题中应用的途径和方法。 首先,系统地介绍了基因表达式编程技术的基本原理,总结了该技术的基本应用,归纳了其发展过程中的各种改进措施,并展望了其未来的发展方向。 其次,研究了基于间接编码方案的编码策略,针对单机成组调度问题的特点,设计了多层染色体编码方案,实现了基于基因表达式编程的单机成组调度算法,利用基因表达式编程的优化机理,获得问题的近优解。将基因表达式编程与几种常用的优先规则进行了性能比较。 再次,研究了基于直接编码方案的编码策略,建立了基本组合优化模型,并设计了基于该模型的求解流水车间调度问题的算法。利用基准问题验证了该算法的有效性。 最后,针对基于基本组合优化模型的算法在解决复杂组合优化问题时有可能陷入局部最优的不足,设计了一种新的变异算子,并采用了新的避免陷入局部最优的策略,改善了基因表达式编程的搜索性能。以经典作业车间调度问题为例,介绍了改进算法的具体实现,并给出实验结果。
基于遗传算法的车间调度问题研究与应用
这是一篇关于资源调度,改进遗传算法,流水车间调度,作业车间调度,双资源柔性车间多目标调度的论文, 主要内容为车间作业调度问题（Job Shop Problem，JSP），实质是资源调度问题，已被证明是个NP-hard完全问题，对资源调度的进一步研究具有重大的现实意义，已成为现今研究的热点。遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）作为一种高度并行、随机、自适应的优化算法，在求解JSP中得到了广泛的应用。在求解JSP时，GA显示出了很强的鲁棒性。但遗传参数对GA的优化性能的影响很大，参数设置不当往往会使得GA的优化结果大打折扣。该文在将标准遗传算法改进的基础上，对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别做了算法设计，并通过实例进行了算法优化效果的对比，真实地展现了改进遗传算法解决车间调度问题的有效性和优越性。 该文首先对遗传算法做了大量的研究和分析，发现标准的GA在解决车间调度问题时容易陷入局部最优、搜索效率低和产生不可行解等问题，针对该问题提出了一种改进的GA，该算法融入了混合启发式算法等方法，使生成的初始种群尽量分布于整个问题的解空间，而且保证了解的多样性。结合资源调度问题的特点，设计了独特的交叉和变异方式，保证了解的合法性。通过与标准的GA对比，验证了改进的GA在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。 在应用改进的GA基础上，针对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别给出了不同的算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对经典调度模型、汽车零件加工车间模型和机车厂加工车间模型实例验证了算法实现的效果。 最后开发了一个应用于实际生产的优化调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。将此系统应用到实际生产调度问题，并对某车间部分调度进行了模拟仿真，得到了较好的调度结果，本文最后对下一步基于改进遗传算法的混合车间生产调度问题将要进行的工作进行了展望。
基于遗传算法的车间调度问题研究与应用
这是一篇关于资源调度,改进遗传算法,流水车间调度,作业车间调度,双资源柔性车间多目标调度的论文, 主要内容为车间作业调度问题（Job Shop Problem，JSP），实质是资源调度问题，已被证明是个NP-hard完全问题，对资源调度的进一步研究具有重大的现实意义，已成为现今研究的热点。遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）作为一种高度并行、随机、自适应的优化算法，在求解JSP中得到了广泛的应用。在求解JSP时，GA显示出了很强的鲁棒性。但遗传参数对GA的优化性能的影响很大，参数设置不当往往会使得GA的优化结果大打折扣。该文在将标准遗传算法改进的基础上，对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别做了算法设计，并通过实例进行了算法优化效果的对比，真实地展现了改进遗传算法解决车间调度问题的有效性和优越性。 该文首先对遗传算法做了大量的研究和分析，发现标准的GA在解决车间调度问题时容易陷入局部最优、搜索效率低和产生不可行解等问题，针对该问题提出了一种改进的GA，该算法融入了混合启发式算法等方法，使生成的初始种群尽量分布于整个问题的解空间，而且保证了解的多样性。结合资源调度问题的特点，设计了独特的交叉和变异方式，保证了解的合法性。通过与标准的GA对比，验证了改进的GA在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。 在应用改进的GA基础上，针对流水车间调度、混合流水车间调度、作业车间调度和双资源柔性多目标作业车间调度分别给出了不同的算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对经典调度模型、汽车零件加工车间模型和机车厂加工车间模型实例验证了算法实现的效果。 最后开发了一个应用于实际生产的优化调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。将此系统应用到实际生产调度问题，并对某车间部分调度进行了模拟仿真，得到了较好的调度结果，本文最后对下一步基于改进遗传算法的混合车间生产调度问题将要进行的工作进行了展望。
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