遺傳算法在流程工業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度的研究和應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、智能調(diào)度(AIScheduling)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，雖然它的起步和智能規(guī)劃(AIPlanning)基本同時(shí)(20世紀(jì)50年代)，卻很晚(20世紀(jì)80年代)才受到AI領(lǐng)域研究的足夠重視，由于和智能規(guī)劃問(wèn)題有很大的相似性和相關(guān)性，不少學(xué)者也把它作為智能規(guī)劃方向的一個(gè)特例來(lái)研究，所以智能規(guī)劃中大部分成熟的思想和算法如約束滿足、啟發(fā)式搜索、基因算法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等都可以成功地解決智能調(diào)度問(wèn)題，使得智能調(diào)度在后期的20年突飛猛進(jìn)。

2、流程工業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃的調(diào)度問(wèn)題具有相當(dāng)?shù)碾y度，目前調(diào)度問(wèn)題的理論研究成果主要在集中在以Job-Shop問(wèn)題為代表的基于最小化完工時(shí)間的調(diào)度問(wèn)題上。遺傳算法是一種模擬生物自然進(jìn)化的隨機(jī)搜索技術(shù)，它自從被提出后就常常給用來(lái)解決調(diào)度問(wèn)題。Husbands、Bierwirth和Kobayashi給出了大量的遺傳算法在制造業(yè)的應(yīng)用。但是直到現(xiàn)在，僅有少量文獻(xiàn)考慮其在流程工業(yè)計(jì)劃中的應(yīng)用。本文從實(shí)際和理論兩方面進(jìn)行研究，對(duì)一個(gè)具體的流程工業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃問(wèn)題

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