研究论文

用于动态Job Shop调度的语法引导线性遗传规划

作者:

Zhixing公司黄,

彝族教育与工业应用数学组织,

芳芳张、和

梦洁张作者信息和声明

GECCO’23：遗传和进化计算会议记录

2023年7月

页1137-1145

https://doi.org/10.1145/3583131.3590394

出版:2023年7月12日出版历史

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摘要

调度规则通常用于动态调度问题中的即时决策。线性遗传规划（LGP）是自动设计调度规则的有效方法之一。然而，由于搜索空间较大，LGP方法的有效性和效率受到限制。对LGP来说，探索程序的整个搜索空间是低效的，因为大量程序可能包含冗余块，并且可能与领域知识不一致，这将进一步限制生成的LGP模型的有效性。为了提高LGP在动态车间调度问题中的性能，本文提出了一种语法引导的LGP，使LGP更加关注有前途的程序。我们的动态车间调度仿真结果表明，所提出的文法引导的LGP比基本的LGP具有更好的训练效率，并且能够生成具有良好解释性的解。进一步的分析表明，当LGP寄存器数量增加时，语法指导的LGP显著提高了整体测试效率。

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索引术语

用于动态Job Shop调度的语法引导线性遗传规划
1. 计算方法
  1. 人工智能
    1. 计划和调度

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GECCO’23：遗传和进化计算会议记录

2023年7月

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国际标准图书编号：9798400701191

内政部：10.1145/3583131

主席：
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项目主席：
路易斯·帕奎特

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