基于粗粒度并行遗传算法的JSSP研究

• 作者: 李世杰 王仲民 马苏常
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗粒度并行遗传算法 车间作业调度 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 5-6,11
• 页数: 3页
• 分类号: TP278
• 字数: 2086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2007.12.002

摘要

针对车间作业调度问题(JSSP)进行研究,利用粗粒度并行遗传算法(CGPGA)对JSSP进行有效求解.该算法首先将多个子群体以不同的编码方式进行进化计算,然后引入迁移因子进行群体间的信息交互.利用迁移因子把子群体中的优良个体传播到其余子群体,替换相邻子群体中的最差个体并继续进化而获得最优解.仿真实验表明:该方法简单且易于实现,求解效率远远高于经典遗传算法(GA),并可有效防止早熟现象的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李世杰	河北工业大学机械工程学院	65	237	8.0	12.0
2	马苏常	天津工程师范学院机械工程系	12	67	5.0	8.0
3	王仲民	天津工程师范学院机械工程系	25	457	10.0	21.0