【摘 要】
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混合Flow-shop问题相较置换Flow-shop问题更复杂,在实际应用中更普遍。为提升免疫遗传算法求解该问题时的寻优质量,提出双疫苗技术。计算初期,首先利用NEH算法得到较优排序结
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混合Flow-shop问题相较置换Flow-shop问题更复杂,在实际应用中更普遍。为提升免疫遗传算法求解该问题时的寻优质量,提出双疫苗技术。计算初期,首先利用NEH算法得到较优排序结果,并将其转化为复合编码形式作为前置疫苗,以改善进化初期最佳个体疫苗质量较差的缺陷,提高被接种个体的质量。随着进化,当种群中出现质量更佳的个体时,改由该个体作为疫苗进行接种。最后对算法测试,结果表明具有双疫苗技术的算法寻优性能更佳,能得到更好的调度方案。
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