【摘 要】
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针对考虑了带有机器恶化效应的多目标柔性作业车间调度,提出了一种改进云自适应遗传退火算法(IGSA),针对遗传算法局部搜索能力差、易早熟收敛等缺点,对适应度计算、交叉操作
【机 构】
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大连交通大学软件学院,大连交通大学创新创业教育学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目(20180550499,2019-ZD-0109),辽宁省教育厅科学研究计划资助项目(JDL2019022)
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针对考虑了带有机器恶化效应的多目标柔性作业车间调度,提出了一种改进云自适应遗传退火算法(IGSA),针对遗传算法局部搜索能力差、易早熟收敛等缺点,对适应度计算、交叉操作等进行改进.适应度计算结合模拟退火算法,利用其局部搜索能力强和概率突跳性跳出局部最优解;交叉操作加入海明相似度,进行相似度计算,增强了算法的运行效率,随机产生标准位置和交叉位置进行改进并加入云模型改进交叉概率,增强了算法的全局搜索能力.通过仿真实验进行对比测试,验证了该算法对于集成型多目标车间调度算法的有效性.
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