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摘要:
针对柔性作业车间调度问题,以总拖期最短为目标,提出了一种分层混合遗传算法.其中,根据总拖期的大小,将种群划分为精英层和普通层,精英层包含全局最优的数个不同质个体,其余个体划分为普通层;针对遗传算法局部搜索不足的问题,对精英层提出了一种邻域搜索策略,使代表机器选择和工序顺序的染色体可以根据自身的不足进行调节;针对遗传算法多样性容易丢失的问题,对精英层提出了一种灾变策略,不仅保留了种群的进化优势而且可以向优秀的个体学习.最后通过一系列标准测试函数以及一个生产中的实际案例验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 分层混合遗传算法求解柔性作业车间调度问题
来源期刊 工业工程与管理 学科 工学
关键词 柔性作业车间调度 遗传算法 邻域搜索 灾变策略
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 32-39
页数 8页 分类号 TP301
字数 4934字 语种 中文
DOI 10.19495/j.cnki.1007-5429.2017.05.005
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 刘人境 西安交通大学管理学院 85 777 15.0 23.0
2 田旻 西安交通大学管理学院 3 21 2.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
柔性作业车间调度
遗传算法
邻域搜索
灾变策略
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
工业工程与管理
双月刊
1007-5429
31-1738/T
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-585
1996
chi
出版文献量(篇)
2959
总下载数(次)
9
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