【摘 要】
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本文针对柔性工作车间调度问题的特点,提出了一种新的自适应多目标遗传算法,其特点包括:同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车间调度问题中交叉变异操作的局限性;根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性;引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性;采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体.实验结果证明该算法在多目标柔性工作
【机 构】
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中国科学技术大学信息管理与决策科学系,安徽,合肥,230026
【出 处】
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2005系统仿真技术及其应用学术交流会
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本文针对柔性工作车间调度问题的特点,提出了一种新的自适应多目标遗传算法,其特点包括:同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车间调度问题中交叉变异操作的局限性;根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性;引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性;采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体.实验结果证明该算法在多目标柔性工作车间调度问题的应用上,可以产生分布性较好的高质量的解.
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