北京大学学报(自然科学版)
北京大學學報(自然科學版)
북경대학학보(자연과학판)
ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS
2003年
3期
293-300
,共8页
流水车间%作业排序%自适应%遗传算法
流水車間%作業排序%自適應%遺傳算法
류수차간%작업배서%자괄응%유전산법
flow-shop%scheduling%adaptive%genetic-algorithms
针对流水车间(Flow-shop)作业排序问题,提出了两种改进的自适应遗传算法并给出了两种编码、解码方案.把此算法与现有的几种解法进行了比较,实验数据表明,改进的遗传算法在求解质量和效率上均优于传统的遗传算法和其他自适应遗传算法.
針對流水車間(Flow-shop)作業排序問題,提齣瞭兩種改進的自適應遺傳算法併給齣瞭兩種編碼、解碼方案.把此算法與現有的幾種解法進行瞭比較,實驗數據錶明,改進的遺傳算法在求解質量和效率上均優于傳統的遺傳算法和其他自適應遺傳算法.
침대류수차간(Flow-shop)작업배서문제,제출료량충개진적자괄응유전산법병급출료량충편마、해마방안.파차산법여현유적궤충해법진행료비교,실험수거표명,개진적유전산법재구해질량화효솔상균우우전통적유전산법화기타자괄응유전산법.
Two kinds of improved adaptive genetic algorithms and encoding & decoding methods are presented.The experiment data shows that the improved adaptive genetic algorithms are superior to the pure genetic algorithms and other adaptive genetic algorithms in qualify of solution and efficiency.
