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摘要:
针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,提出一种将遗传算法与蚁群算法相结合的改进区块遗传算法.算法利用随机机制和改进反向学习机制相结合的方式产生初始解,以兼顾初始种群的多样性和质量.通过若干代简单遗传算法操作产生精英群体,借鉴蚁群算法中利用蚂蚁信息度浓度统计路径和节点信息的思想,对精英群体所携带信息进行统计分析并建立位置信息素矩阵和相依信息素矩阵,根据两矩阵挖掘区块并将区块与非区块组合形成染色体.将染色体进行切段与重组,以提高染色体的质量,使用二元竞赛法保留适应度较高的染色体.算法通过Reeves实例和Taillard实例进行测试,并将结果与其他算法进行比较,验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 应用改进区块遗传算法求解置换流水车间调度问题
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 生产调度 组合优化 遗传算法 蚁群优化算法 构建区块 人工染色体
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 541-550
页数 10页 分类号 TP18
字数 4822字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201801041
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 裴小兵 天津理工大学管理学院 43 249 8.0 14.0
2 张春花 天津理工大学管理学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
生产调度
组合优化
遗传算法
蚁群优化算法
构建区块
人工染色体
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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11
总被引数(次)
12401
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