基于遗传算法的Job Shop调度问题研究

• 作者: 刘莹 景波 黄兵
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 车间调度问题 遗传算法 资源分配 总延迟时间
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 688-691
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.011

摘要

在多平行工作站环境下, 为使限定资源分配下的车间调度问题（Job Shop problem, JSP）具有最小总延迟时间; 同时又可设定各订单具有不同的开工日（release date）及到期日, 提出以可开工时间与结束时间为基础的分解解法, 并在遗传算法的基础上构造混合遗传算法（hybrid genetic algorithm, HGA）来实现目标设定。实验结果表明, HGA在问题求解质量与Lingo解的最佳解差异在15％以内, 并具备较基本型遗传算法更佳的稳定性。结果显示该算法可帮助管理人员实现智能资源配置与订单调度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘莹	南京审计学院信息科学学院	19	135	6.0	11.0
2	景波	南京审计学院信息科学学院	22	93	5.0	9.0
3	黄兵	南京审计学院信息科学学院	43	548	15.0	22.0