基于遗传算法的适应分布式生产模式的车间计划调度算法研究

摘要

该文结合分布式车间生产模式的实际情况,研究了自适应遗传算法和混合遗传算法-模拟退火遗传算法相混合)对该问题的解决策略和过程.详细地阐述了算法的基本结构、编码方式、解码规则、适值函数的选取、自适应变异和交叉算子的设计、染色体可行性的判断流程,最后以数据表和甘特图的方式给出了计算结果.从结果中可以看出遗传算法是解决该问题的行之有效的方法,而混合遗传算法则是解决该问题的更为优良的方法.

目录

文摘

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第一章绪论

§1.1分布式车间作业调度的意义

§1.2车间作业调度问题概述

§1.3调度问题的研究方法

§1.4调度方法存在的问题

第二章分布式车间计划调度模型研究

§2.1分布式车间生产系统的特点

§2.2分布式车间生产模式的原理

§2.3分布式车间作业计划的调度规则

§2.4车间生产调度框架

第三章遗传算法的理论研究

§3.1遗传算法的基本思想

§3.2遗传算法的特点

§3.3用于排序优化的遗传算法的编码

§3.4遗传算法的基本操作

§3.5遗传算法的应用情况

第二章基于遗传算法的分不式车间作业调度

§4.1分布式车间作业计划的描述模型

§4.2分布式车间调度遗传算法的结构

§4.3遗传算子的设计

§4.4程序流程

第五章基于混合遗传算法的分布式车间作业计划方法

§5.1遗传算法与模拟退火相结合的混合遗传算法

§5.2 GASA混合优化策略的流程和特点

§5.3适于分布式车间作业调度的混合遗传算法设计

§5.4应用混合遗传算法(GASA)的主要操作步骤

§5.5混合遗传算法的性能特点分析

§5.6实验结果与分析

结束语

致谢

参考文献