遺傳算法在Job Shop問題中的研究.pdf

1、Job Shop 調(diào)度問題(簡稱JSP)是具有特殊工件特性和加工環(huán)境的最典型和最重要的調(diào)度問題，是許多實際生產(chǎn)調(diào)度問題的簡化。JSP屬于NP-Hard問題，它的搜索空間隨著工件和機器的增加而增大，傳統(tǒng)的調(diào)度方法難以對它進行高效高質(zhì)量的求解，因此研究者希望采用一種全局搜索方法來解決此問題。 遺傳算法(Genetic Algorithms，GA)是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法，它具有簡

2、單通用、魯棒性強、智能性及并行性等優(yōu)點。本文采用GA對JSP進行了較深入的研究，并在基本GA的基礎(chǔ)上，對算法進行了改進，具有一定的理論意義和實用價值。 本文的主要研究內(nèi)容如下： 第1章在對大量相關(guān)文獻進行總結(jié)提煉的基礎(chǔ)上，概述了JSP的研究價值及研究現(xiàn)狀，總結(jié)了目前使用的一些調(diào)度算法，并指出了研究中存在的不足。本章還闡明了論文的研究背景、意義以及選題理由。 第2章對遺傳算法進行了簡要介紹，分析了遺傳算法的特點及基

3、本操作。在給出JSP的基本概念和描述方式的基礎(chǔ)上，對如何針對JSP進行遺傳算法編碼作了詳細的討論。 第3章在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上提出了一種求解JSP的改進算法。本章針對JSP的特點，改進了現(xiàn)有的活動化解碼算法，設(shè)計了一種新的交叉算子；將局部搜索算法和遺傳算法中的變異算子相結(jié)合，擴大了搜索空間；最后對改進算法設(shè)計了仿真實驗，通過對實驗結(jié)果的分析證明了這一改進算法的可行性和有效性。 第4 章給出了一個遺傳算法結(jié)合禁忌搜索的混