车间作业调度遗传算法的染色体编码实现

针对车间作业调度问题。采用工序混合编码链的方法。在Visual C 6．0下实现了这一染色体编码算法。     

求解车间作业调度问题的一种改进遗传算法

针对标准遗传算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,在总结已有经验的基础上对标准遗传算法提出改进:采用基于工序的编码、解码方式,每一次遗传操作后对种群采用循环选择并保留最优个体,对交叉操作和变异概率的计算提出了一系列改进方法,避免遗传算法产生无用解或陷入局部优化,以提高效率。通过实验验证,改进后的算法具有可行性,并且可以得到十分满意的结果。     

求解车间作业调度问题的一种改进遗传算法

针对标准遗传算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，在总结已有经验的基础上对标准遗传算法提出改进：采用基于工序的编码、解码方式，每一次遗传操作后对种群采用循环选择并保留最优个体，对交叉操作和变异概率的计算提出了一系列改进方法，避免遗传算法产生无用解或陷入局部优化，以提高效率。通过实验验证，改进后的算法具有可行性，并且可以得到十分满意的结果。     

运用遗传算法优化车间作业调度问题

在车间作业调度数学表达模型的基础上,研究了遗传算法对该问题的解决策略和过程。在算法流程的基础上,讨论了求解JSP问题遗传算法的具体设计,包括染色体编码设计、目标函数、遗传算子设计、选择策略设计等,最后给出了对不可行调度的处理方案。     

求解作业车间调度问题的一种改进遗传算法

为了避免遗传算法的早熟收敛问题,降低算法对初始种群的敏感程度,提高收敛速度,建立了以工件完工时间最小和加工设备利用率最高为目标的数学模型,并提出一种改进遗传算法。在约束条件处理中引入可能解空间概念;设计了适应路径柔性调度问题的基于工序的编码。父代个体和交叉变异得到的个体在选择操作中具有同等选择机会,保证最优个体保留到下一代,又能保持子代的多样性。在遗传过程中引入修正种群,实现多种群杂交,以保持种群的多样性。应用实例分析和工程实践表明,算法稳定可靠,运行效率大大提高。     

改进的遗传算法在作业调度中的应用

作业调度问题（JSP）是一类典型的NP-hard问题,遗传算法作为一种通用的优化算法在求解JSP中得到了广泛的应用。本文主要针对作业车间调度问题,基于改进的遗传算法 ,根据种群的进化状况,从而确定种群的适应度值,使之能够保持种群的多样化。     

作业车间调度问题的一种启发式算法

论文描述了解决作业车间调度最短完工时间问题的一种快速有效的启发式算法。该算法基于一种优先指派规则,并利用了往前看的思想。从对一组问题标准实例的实验计算结果看,该算法在很短的计算时间内,对多个实例得到最优解或近优解。     

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题中最大完工时间、机器最大负荷和总机器负荷三项性能指标,提出一种改进的自适应交叉和变异的混合遗传算法。在基本遗传算法染色体编码的基础上,设计一种基于海明距离的调度个体差异判别方法,并通过自适应交叉阈值和动态变异概率计算提高遗传算法整个种群调度个体的多样性,防止算法过早的进入早熟。在遗传算法进化期间,对每个调度个体的进化采用变邻域搜索算法,扩大调度个体的邻域搜索范围。最后,使用文献中相同的调度实例将本文的计算结果与其它文献中的测试结果进行比较,验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

求解作业车间调度问题的改进遗传算法

使用遗传算法求解作业车间调度问题时,为了获得最优解,提高算法的收敛速度,提出了改进遗传算法.算法以最小化最大完工时间为优化目标,初始化时将种群规模扩大为原来的两倍以增加种群多样性;迭代时使用新的适应度函数让染色体间更易区分;通过轮盘赌法完成染色体选择;用POX(Precedence Operation Crossove...     

基于遗传算法的JobShop调度研究进展

JobShop是典型的调度问题,遗传算法一直是计算智能的主要研究对象,因此基于遗传算法的JobShop研究在学术界和工程界受到极大的关注。对近年来这方面的研究情况进行了较全面的综述,其中涉及编码、算法改进和比较、特征分析、混合算法、拓宽性、实际应用和调度器开发等,并讨论了进一步研究的若干方向。     

一种改进的自适应遗传算法

遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的随机优化算法,对求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性。该文提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉率和变异率进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。     

JSP问题的遗传算法解决途径

针对车床作业调度问题,讨论了应用于车床作业调度的遗传算法设计,给出了主要的编码、解码、以及死锁问题的算法模型。结合应用实例．说明了设计的可行性与有效性。     

一种改进的实数编码遗传算法

针对实数编码在进行数值优化时固有的过早收敛、停滞现象和弱的爬山能力等缺点,通过设计不同的交叉、变异算子,提出了一种改进的实数编码的遗传算法。数值实验显示,该算法在函数优化问题上取得了较满意的效果。     

遗传算法在航空公司飞行人员排班中的应用研究

国内航空公司机组排班是一个NP难问题,多年来一直采用规划求解的基本方法,论文在综合考虑成本最低和飞行人员工作负荷均衡的基础上,提出了采用自适应遗传算法解决飞行人员排班问题的设计思路,给出了算法改进的实现过程。     

一种流行的WEB开发模式——JSP+JavaBean

介绍JSP+JavaBean开发Web应用的环境配置和工作模式,详细描述了它们如何开发Web应用.     

An Improved Genetic Algorithm for Berth Scheduling at Bulk Terminal

Berth and loading and unloading machinery are not only the main factors that affecting the terminal operation, but also the main starting point of energy saving and emission reduction. In this paper, a genetic Algorithm Framework is designed for the berth allocation with low carbon and high efficiency at bulk terminal. In solving the problem, the scheduler’s experience is transformed into a regular way to obtain the initial solution. The individual is represented as a chromosome, and the sub-chromosomes are encoded as integers, the roulette wheel method is used for selection, the two-point crossing method is used for cross, and the exchange variation method is used for variation in the procedure of designing the Algorithm. Considering the complexity of berth scheduling problem and the diversity of constraints and boundary conditions, the genetic algorithm combines with system simulation to get the final scheme of berth allocation. This model and algorithm are verified to be practical by analyzing multiple sets of examples of shorelines with different lengths. When compared with the traditional algorithms in three aspects which includes berth offset distance, departure delay cost and energy consumption of portal crane, the result indicates that the improved algorithm is more effective and feasible. The study will help to lower energy consumption and resource waste, reduce environmental pollution, and provide a reference for low-carbon, green and sustainable development of the terminal.     

基于改进遗传算法的网格任务调度研究

网格任务调度是一个NP完全问题,它关注大规模的资源和任务调度,要求采用具有高效性的调度算法.提出了一种基于改进遗传算法的网格任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入min-min算法和max-min算法,从而提高初始化种群的质量;算法迭代过程中采用了一种新的局部收敛判断以及改进的变异操作来防止局部收敛.仿真结果表明,该改进算法能更有效地解决网格任务调度问题.     

异构系统中改进的遗传调度算法

针对以往调度算法无法准确反映任务的优先级的问题,提出一种改进的遗传调度算法.将任务的ranku属性值应用于染色体的构造方法中,即根据ranku属性值降序排列得到染色体的任务序列,使重要任务优先获得调度,从而得到优质的初始种群,为遗传算法提供合适的迭代起点.实验结果表明,该算法能有效提高初始种群的质量,获得更好的调度性能.     

一种流行的WEB开发模式—JSP＋JavaBean

介绍JSP JavaBean开发Web应用的环境配置和工作模式，详细描述了它们如何开发Web应用。     

基于改进遗传算法的资源优化配置研究

当前在解决资源优化配置问题时往往使用贪婪算法、遗传算法等.但贪婪算法只能选择一个最优度量标准,所以只能获得度量意义下的最优解而不是该问题的最优解,而如果直接使用遗传算法又存在搜索空间过大、耗时过长的问题.提出了一种新的算法.先基于贪婪算法获得问题的初始解空间,然后对初始解空间进行冲突检测与消解,最后运用改进的遗传算法进行优化获得最优方案.测试算例表明大大缩小了遗传算法的搜索空间,在保证获得最优解的条件下加快了收敛速度并有效防止了种群的退化.提出的算法在突发事务的处理方面具有一定的意义.