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| 基于改进遗传算法的多机调度问题 | |
| 引用本文： | 赵小惠,孙林岩,刘文慧,董雅文.基于改进遗传算法的多机调度问题[J].数学的实践与认识,2007,37(5):52-59. |
| 作者姓名： | 赵小惠 孙林岩 刘文慧 董雅文 |
| 作者单位： | 1. 西安工程科技学院,机电学院,陕西,西安,710048;西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049 2. 西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049 3. 西安工程科技学院,机电学院,陕西,西安,710048;西北工业大学,机电学院,陕西,西安,710072 4. 西安工程科技学院,机电学院,陕西,西安,710048 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;陕西省教育厅资助项目;西安工程科技学院校科研和教改项目 |
| 摘 要： | 遗传算法是解决多机调度组合优化问题最有效的方法之一,但由于其自身存在着一定的缺陷应用受到一定的限制.针对遗传算法的“早熟”和非均匀地在优化空间中搜索等缺陷,提出了一种自适应选择交叉概率、变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法,并将其用于某钢管钢绳企业的多机调度问题,进行了仿真分析. |
| 关 键 词： | 多机调度 遗传算法 交叉概率 变异概率 |
| 修稿时间： | 2005年12月6日 |
Improvement Genetic Algorithm for Machine Scheduling Problem Squares Estimator is BLUE |
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| ZHAO Xiao-hui,SUN Lin-yan,LIU Wen-hui,DONG Ya-wen.Improvement Genetic Algorithm for Machine Scheduling Problem Squares Estimator is BLUE[J].Mathematics in Practice and Theory,2007,37(5):52-59. | |
| Authors: | ZHAO Xiao-hui SUN Lin-yan LIU Wen-hui DONG Ya-wen |
| Abstract: | Genetic algorithm(GA) is one of the most effective methods to solve combination optimal problem of machine scheduling.The aspect application of GA is limited because limitations of itself.The paper purposes an improvement GA with self-adaptation selection of crossover probability and mutation probability,and not equal probability selection of crossover sites thought through analyzing these limitation of rareripe and heterogeneous search.The application and simulation in a steel tube & steel rope enterprise machine scheduling problem are given using the method.The result is correct and rational. |
| Keywords: | machine scheduling genetic algorithm crossover probability mutation probability |
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