【摘 要】
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采用改进的随机选择策略、自适应交叉和变异算子、种群协同进化算法等建立了一种新的遗传算法,在求解基于多工序、工序交叉、工件流组合等条件下的柔性制造系统调度问题时,保证了种群的广泛性、解的全局性以及算法的执行效率.概述了遗传算法求解柔性制造系统调度的问题,研究了遗传算法的早熟原因及对策,在分析遗传算法避免局部优化及早熟的基础上,提出了基于纵横向状态关联的自适应交叉和变异算子,设计了协同进化遗传算法求解
【机 构】
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四川大学 制造科学与工程学院,四川 成都 610065; 成都纺织高等专科学校,四川 成都 611731
【出 处】
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2014年第三届全国现代制造集成技术学术会议
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采用改进的随机选择策略、自适应交叉和变异算子、种群协同进化算法等建立了一种新的遗传算法,在求解基于多工序、工序交叉、工件流组合等条件下的柔性制造系统调度问题时,保证了种群的广泛性、解的全局性以及算法的执行效率.概述了遗传算法求解柔性制造系统调度的问题,研究了遗传算法的早熟原因及对策,在分析遗传算法避免局部优化及早熟的基础上,提出了基于纵横向状态关联的自适应交叉和变异算子,设计了协同进化遗传算法求解柔性制造系统的调度模型,通过对精密机床箱体件的调度验证了算法.
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