基于自适应遗传算法的Job Shop调度问题研究
求解Job Shop调度问题是个NP完全问题,为了提高遗传算法的性能,提出一种新的自适应遗传算法(NSGA)以解决Job Shop调度问题.采用活动调度解码方法、过滤个体适应度相同的筛选策略、改进自适应交叉变异概率等改进策略来提高算法性能,最后通过仿真比较分析证明该算法的先进性.
自适应遗传算法、作业车间调度、算法改进
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TP301.6:TP18(计算技术、计算机技术)
2010-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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