基于改進遺傳算法的調度問題研究

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1、浙江大學碩士學位論文基于改進遺傳算法的調度問題研究姓名:黃少鋒申請學位級別:碩士專業(yè):模式識別與智能系統(tǒng)指導教師:王寧20060501摘要遺傳算法作為一種新型優(yōu)化算法,由于具有簡單、易操作、并行信息處理等特點,已經(jīng)在許多領域的優(yōu)化問題求解方面取得了成功的應用。但是遺傳算法在理論上還不夠完善,例如存在容易產生早熟現(xiàn)象以及局部尋優(yōu)能力較差等問題,影響了其進一步的應用。本文針對常規(guī)遺傳算法的不足,提出利用分布種群遺傳算法求解Job-shop和Flow-shop問題,提出了一種基于啟發(fā)式的遺傳算法來求解單機加工時間可控問題,并進行數(shù)字計算研究。本文主要內容包括以下幾個方面:

2、1.針對常規(guī)遺傳算法的不足,給出了分布種群遺傳算法的抽象形式,并分析了其收斂性,將該算法運用子Flow-shop和Job-shop問題計算,結果表明了該算法的有效性。2.針對單機加工時間可控調度問題,使用基于啟發(fā)式遺傳算法求解單機加工時間可控問題和單機加工時間離散問題。對具有多變量、非線性和不確定的此類問題的計算結果表明優(yōu)化整定后的算法在性能上有了明顯的提高·3.使用基于分布種群的遺傳算法對Job-shop問題的加工時間可控問題進行了研究,完成了對加工可控Job-shop問題的智能算法求解研究,計算結果表明了所設計的算法具有優(yōu)良的品質。關鍵詞:遺傳算法,分布種群,N

3、P-hard,單機加工時間可控,Job-shop,F(xiàn)low-shopⅡAbstractAsanewoptimizationmethod,GAwaswidelyusedintheopfmaizationsofmanyfieldsowingtothefeatttresofsimpfic毋,easilyhandingandparallelprocessing.HoweverGAtheoryisnotperfect,suchasthereexisttheproblemsofeasilycreatingearlinessandbadabilityinlocaloptimal,

4、etc.Enlightenedbydism'butienofcreatureliving缸nature,themathematicmodeloftheDistr/bufionPopu/at/onbasedG∞eticAlgorithm(DPGA)isproposedinthispaper,anditsconvergenceanalysisa∞alsogiven.DPGAisappliedtooptimizetheJob-shopproblem(JSP)andHow-shopproblems(FSP),andthemodifiedGAbasedOllhem'istic

5、mlesispresentedforthesinglemachineschedulingproblemswithcontrollableprocessingtimes.ThethreeproblemsaretypicallyNl'-hard,whichlneallsthatitisimpossibletofindtheglobaloptimuminpolynomialcomplexity.Goodalgorithmsforthisproblemcanpromoteproductivityofenterprises.Thesimulationtests搬madeand

6、theresultsdemonstratetheefficiencyoftheabovemethedr-1nbemaincontentofthisthesisincludesthefollowing:。1.EnlightenedbydisU-ibutionofcreaturelivinginnaturalecologyenvironment,themathematicmodeloftheDistributionPopulationbasedGeneticAlgorithm,andtheconvergenceanalysisofDPGAaregiven.2.Theal

7、gorithmsbasedonDPGAisdesignedfortheJSPandFSP.ThesimulationtestsforsomebenchmarksshowtheefficiencyoftheDPGA.3.ThemodifiedGAispresentedtogettheoptimalresultsoftheNP-hardsinglemachineproblemwithcontrolhbleprocessingtimesandtheNP-hardsinglemachineproblemwilhdiser礎controllableprocessingti

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