基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法

被引：9

作者：

周辉仁 ^{[1
]}

郑丕谔 ^{[1
]}

安小会 ^{[1
,2
]}

宗蕴 ^{[3
]}

机构：

[1] 天津大学系统工程研究所

[2] 天津理工大学管理学院

[3] 山东大学能源与动力学院

来源：

系统仿真学报 | 2009年 / 21卷 / 11期

关键词：

Job Shop调度; 遗传算法; 编码方法; 矩阵解码; 优化;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2009.11.052

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对Job Shop调度问题,提出了一种遗传算法编码新方法和矩阵解码方法。该方法根据问题的特点,采用一种按工序进行总体排序染色体编码方案,并采用矩阵解码,解码时体现了编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子。算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题,通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快。

引用

页码：3295 / 3298+3306 +3306

页数：5

共 10 条

[1] 基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度 [J].