10.3969/j.issn.1009-0134.2019.01.019
柔性作业车间调度优化的改进遗传退火算法
针对更符合实际生产的柔性作业车间调度问题(FJSP)及其NP难得特性,在已有遗传退火算法(GASA)的基础上,提出了改进的遗传退火算法(EGSA),以便更高效地解决FJSP问题.在算法的操作上,引入了S-自适应遗传算子以及非齐次的降温策略,不仅能对交叉和变异概率进行自适应非线性调整而且还能很好的控制温度的下降,增补了遗传算法的进化能力.最后,将提出的EGSA算法通过3个基准问题仿真,统计结果表明了算法的可行性和有效性,同时也说明提出的算法在求解FJSP问题方面具有高效性和精确性;在收敛性能方面与传统算法相比具有更好的鲁棒性和收敛性.
柔性作业车间调度、遗传退火算法、遗传算法、模拟退火算法、自适应算子
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TP301(计算技术、计算机技术)
2019-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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