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张培灿；陈世新；范金元；陈建龙

结合人工染色体的遗传算法求解多目标flowshop调度问题。 （英语） Zbl 1152.90432号

申请。数学。计算。 205，第2期，550-561（2008）.
摘要：最近，大量的研究工作致力于设计有效和高效的遗传算法来处理多目标调度问题。本文设计了一种人工染色体生成机制，以保留精英染色体中的基因模式，并寻找可能的更好的解决方案。将人工染色体生成机制嵌入到简单遗传算法（SGA）和非支配排序遗传算法（NSGA-II）中，分别求解单目标和多目标flowshop调度问题。单目标问题是最小化最大完工时间，而多目标调度问题是最小化完工时间和最大拖期。进行了大量的数值研究，结果表明，嵌入SGA和NSGAII的人工染色体能够进一步加快遗传算法的收敛速度，提高解的质量。这一有希望的结果可能会引起进化算法或机器调度领域的工业从业者和学术研究人员的兴趣。

引用于5文件

MSC公司：

90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90C29型 多目标规划
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

遗传算法；流水车间调度；最大完工时间；最大延误；NSGA二期

软件：

MOTGA公司
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\textit{P.-C.Chang}等人，应用。数学。计算。205，第2号，550--561（2008；Zbl 1152.90432）
全文： 内政部

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