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传统的分枝定界方法在解决规模较小的调度问题时,是可行和有效的,但是对于规模较大的调度问题,算法也变得很复杂,难以实现.因此,本文提出了一种结合分枝定界和遗传算法的混合调度算法来解决流程工业中的不确定条件下的flow shop调度问题.
基于模糊截集的不确定条件下Flow Shop调度问题的遗传和分枝定界混合算法
【摘 要】
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传统的分枝定界方法在解决规模较小的调度问题时,是可行和有效的,但是对于规模较大的调度问题,算法也变得很复杂,难以实现.因此,本文提出了一种结合分枝定界和遗传算法的混合
【机 构】
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华东理工大学自动化研究所(上海)
【出 处】
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第四届中国Rough集与软计算学术研讨会
【发表日期】
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2004年10期
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