基于数据驱动改进遗传算法求解作业车间调度问题的方法

摘要

本文发明提供一种数据驱动改进遗传算法(AR‑GA)解决作业车间调度问题的方法，有效的解决了传统遗传算法求解作业车间调度问题时，受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。该算法的改进之处在于：在遗传算法种群初始化阶段借助关联规则和组合调度规则获取基因序列中的频繁工序块以及每道工序出现各个基因位置及概率；在交叉阶段根据频繁工序块在待交叉种群中的分布设计了三种不同的交叉方式；变异过程中结合分段海明距离引导子代种群变异，并且在每次迭代后更新频繁工序块的信息。本发明提出的改进算法不仅在求解质量上具有优势，在提高求解效率、稳定性的作业车间调度问题也具有一定的优势。