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多机Flow shop加权完成时间调度问题的启发式算法分析

因实际生产中调度问题的规模很大,分析其近似算法的绝对性能比很难,有时甚至不可行,所以研究近似算法的渐近  (本文共4页) 阅读全文>>

《电脑与信息技术》2006年04期
电脑与信息技术

自适应变异的遗传算法求解Flow Shop问题

针对遗传算法在求解流水车间调度问题中易出现早熟收敛的局限性,提出了自适应变异的遗传算法。该算法在运行的过程中,首先定义了一种...  (本文共4页) 阅读全文>>

《计算机仿真》2008年03期
计算机仿真

改进免疫算法在Flow Shop调度上的应用

为了高效地解决Flow Shop问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法。该算法是根据人或者其它高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加...  (本文共4页) 阅读全文>>

《常州工学院学报》2007年06期
常州工学院学报

自适应蚁群算法在Flow Shop调度问题上的应用研究

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步...  (本文共4页) 阅读全文>>

《系统工程理论与实践》2006年08期
系统工程理论与实践

混合递进多目标进化算法及其在flow shop排序中的应用

提出一种混合递进多目标进化算法(HEMEA):通过在进化搜索过程中引入递进模式的精英保留、群体重构以及可变邻...  (本文共8页) 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于自适应遗传算法的混合Flow shop调度研究

随着市场竞争的日趋激烈,以顾客订货为导向的、多品种、小批量生产已成为现代工业的主要生产模式。准时生产制JIT(just in time)正是为应对这一挑战而提出的,而如何实现准时交货?怎样将作业的生产计划分解到具体机器上?如何寻找合理的调度方案?实现客户希望的完工期与工厂实际的完成时间相一致;以求资源与任务之间合理高效地匹配,这是一个复杂的问题。从数学层面上讲:调度问题属于组合数学范畴。随着任务与资源量的扩大,由其组合所生成的可行方案也急剧暴涨,这就是所谓的NP问题。如何从渐趋无穷多的调度方案中找出一个最优解,是优化算法所面临的重要难题。在现今众多的优化算法中,遗传算法作为一种非确定性的拟生态随机优化算法得到了广泛的应用,其具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、隐含并行性等特点,使得其可应用于作业车间调度问题。以交货期为导向,确定合适的调度方案,控制各作业的完工期与交货期的偏离程度最小可以从两方面为企业带来经济效益。一方面,由...  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>