工件尺寸不同的批调度问题兼具古典调度和批调度的性质,单机环境下该问题的制造跨度为NP完全问题.本文提出一种改进的DNA进化算法对单机问题的制造跨度进行优化,引入分裂、水平选择、变异、垂直选择四种算子,对其中的垂直选择算子做了...工件尺寸不同的批调度问题兼具古典调度和批调度的性质,单机环境下该问题的制造跨度为NP完全问题.本文提出一种改进的DNA进化算法对单机问题的制造跨度进行优化,引入分裂、水平选择、变异、垂直选择四种算子,对其中的垂直选择算子做了重新设计,采用概率选择机制对变异个体进行选择,避免进化过程陷入局部最优.在解码时,采用Batch First Fit算法对进化过程产生的解作分批处理.实验中对各类不同规模的算例均进行仿真,结果表明改进的DNA进化算法的有效性.展开更多
文摘工件尺寸不同的批调度问题兼具古典调度和批调度的性质,单机环境下该问题的制造跨度为NP完全问题.本文提出一种改进的DNA进化算法对单机问题的制造跨度进行优化,引入分裂、水平选择、变异、垂直选择四种算子,对其中的垂直选择算子做了重新设计,采用概率选择机制对变异个体进行选择,避免进化过程陷入局部最优.在解码时,采用Batch First Fit算法对进化过程产生的解作分批处理.实验中对各类不同规模的算例均进行仿真,结果表明改进的DNA进化算法的有效性.
