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一种求解 Job Shop 调度问题的改进遗传算法
一种求解 Job Shop 调度问题的改进遗传算法
作者:
李家霁
沈镇静
郑湃
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Job Shop
调度问题
病毒遗传算法
灾变算子
收敛性
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
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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
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李家霁
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沈镇静
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郑湃
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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
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计算机系统应用
主办单位:
中国科学院软件研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-3254
CN:
11-2854/TP
开本:
大16开
出版地:
北京中关村南四街4号
邮发代号:
82-558
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
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