基于遗传算法的Job-Shop车间调度问题研究

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如何提高单件产品作业车间调度型(Job-Shop型)的生产制造效率是人们一直关注和希冀解决的问题。由于其计算复杂性、动态约束性等特点,Job-Shop车间调度问题已经被证明是一个NP(非确定性多项式)难问题,一直以来人们提出了各种智能算法和程序来加以解决,其中遗传算法作为求解该类问题的一种重要手段之一,得到越来越多国内外学者的重视。但是在这些研究和应用过程中,较慢的收敛速度和较低的求解准确度一直是这一研究的瓶颈。为了改善目前求解这类问题的遗传算法的性能,加快搜索最优调度解的速度,本文以某企业分厂模具
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