【摘 要】
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Job-Shop问题(简称JSP)是NP安全问题,是许多实际问题的简化模型.开发求解JSP的有效算法是调度和优化领域的重要课题,迄今,研究JSP的方法包括系统的运筹学方法、启发式规则、D
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Job-Shop问题(简称JSP)是NP安全问题,是许多实际问题的简化模型.开发求解JSP的有效算法是调度和优化领域的重要课题,迄今,研究JSP的方法包括系统的运筹学方法、启发式规则、DEDS方法、仿真方法、神经网络等.由于遗传算法的隐含并行性和全局解空间搜索能力等特点,使遗传算法在解JSP中得到广泛的关注,并成为研究热点.但是标准遗传算法解JSP有收敛速度慢或不能收敛、易陷于局部最优等缺点.该文提出一种新型的改进遗传算法,通过抢占式解码和其他改进操作相结合,能有效的改善算法的全局收敛性、提高算法的收敛速度.通过对比试验表明,在解决JSP问题方面有较好的效果.
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