【摘 要】
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针对柔性作业车间调度问题,提出一种扰动机制下的遗传算法,该算法以最大完工时间最小为优化目标。为了克服传统遗传算法早熟的缺点,引入差异度阈值策略对传统遗传算法的结构进行动态调整,同时设计了灾变机制和大变异策略相结合的扰动机制,增强了算法的搜索性能。最后,通过基准案例进行测试并与其他算法的结果进行对比,验证了扰动机制下的遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性和优越性。
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院,南京航空航天大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目(U20A20293)。
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针对柔性作业车间调度问题,提出一种扰动机制下的遗传算法,该算法以最大完工时间最小为优化目标。为了克服传统遗传算法早熟的缺点,引入差异度阈值策略对传统遗传算法的结构进行动态调整,同时设计了灾变机制和大变异策略相结合的扰动机制,增强了算法的搜索性能。最后,通过基准案例进行测试并与其他算法的结果进行对比,验证了扰动机制下的遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性和优越性。
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