柔性流水车间排产问题的一种协同进化 CGA 求解方法

摘要：

为了解决柔性流水车间排产优化问题（ flexible flow shop scheduling problem， FFSP ），设计了一种动态协同进化紧致遗传算法（ dynamic co－evolution compact genetic algorithm， DCCGA）作为全局优化算法。 DCCGA算法基于FF－SP特点，构建了描述问题解空间分布的概率模型，并对标准紧致遗传算法（ compact genetic algorithm， CGA）的进化机制以及个体选择方式进行了改进。在其进化过程中，2个概率模型结合最优个体继承策略协同进化，并以一定的频率进行种群基因分布信息的交流，提高了算法进化过程中的种群基因信息多样性，增强了优良进化趋势的稳定性以及算法持续进化的能力。设计实验对DCCGA算法中新引入的重要参数进行了分析和探讨，确定了最佳参数值。最后，采用不同规模的FFSP实例对DCCGA算法进行测试，与已有算法进行对比分析，验证了DCCGA算法对于解决FFSP的有效性。

关键词：双概率模型、动态协同进化、最优个体继承策略、紧致遗传算法、柔性流水车间

分类号：TH186

资助基金：中科院重点实验室开放课题资助；国家重大科技专项资助项目2011ZX02601－005．

在线出版日期：2015-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：562-568