【摘 要】
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提出了一种应用遗传算法解决柔性制造系统调度优化问题的新方法.首先用 Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解.在该算法中,用 P
【机 构】
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同济大学计算机科学与工程系,国家高性能计算机工程技术研究中心同济分中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60125205;90412013);国家“八六三”高技术研究发展计划项目基(2004AA014340);国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2003CB316902);上海高校网络技术 E 研究院(200306);上海市重大计划项目基金;上海重点计划项目基金资助
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提出了一种应用遗传算法解决柔性制造系统调度优化问题的新方法.首先用 Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解.在该算法中,用 Petri网模型的激发序列作为染色体,采用期望值方法作为选择算子,总加工时间作为适应度函数,两点交叉法作为交叉算子,交叉点选择能到达相同标记的转移.对于变异算子,首先从染色体上随机选择一点作为变异点,然后从这点开始应用变异算法,该变异算法类似于Petri网的可达树算法.由于算法中的选择、交叉和变异算子都是对 Petri网模型中的元素进行操作,与问题空间中的元素无关,因此,与其它调度算法相比,它有较高的通用性.既可以处理典型的 Job Shop问题,也可以处理小批量、多品种的FMS(Flexible Manufacturing System)调度问题.文中通过实验验证了算法的有效性.
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