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摘要:
传统遗传算法在求解 Job Shop 调度问题时存在收敛速度慢,易于早熟的缺点.在病毒遗传算法(VEGA)和灾变遗传算法的基础上提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法(IVEGA-C).该算法在传统遗传算法的基本结构上加入了病毒感染操作和灾变操作,病毒感染操作实现了同代个体之间横向传递进化信息,灾变操作采用灭绝操作.正是这种改进加快了遗传算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优解.通过仿真实验验证了IVEGA-C 算法在解决 Job Shop 调度问题中的性能优于传统 GA 算法和 VEGA 算法.最后给出了应用该算法的一个实例
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Job-shop
调度
遗传算法
可变机器约束
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种求解 Job Shop 调度问题的改进遗传算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 Job Shop 调度问题 病毒遗传算法 灾变算子 收敛性
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 57-62
页数 分类号
字数 4246字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李家霁 10 145 4.0 10.0
2 沈镇静 1 2 1.0 1.0
3 郑湃 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2013(2)
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研究主题发展历程
节点文献
Job Shop
调度问题
病毒遗传算法
灾变算子
收敛性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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20
总被引数(次)
57078
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