车间生产调度中动态小生境协同进化算法
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国家自然科学基金重点项目(50835008);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目


Dynamical niche sets-based cooperativeevolutionary algorithm for job shop scheduling
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    车间生产调度是企业生产的重要环节。为避免遗传算法在求解多车间协同调度时早期成熟和陷入局部最优解,以及收敛速度慢的问题,特引入一种基于动态小生境集的多种群协同进化模型。在基于工序的染色体编码方法的基础上,利用交叉算子和变异算子调整加工顺序和多工艺路线选择。融合动态小生境集技术和多种群协同进化方法,实现多工艺路线下多车间协同生产调度的优化求解。实验表明,该方法具有良好的优越性。

    Abstract:

    Job shop scheduling is an important part of manufacturing process. Pre-mature, local optimal solution or low convergence rate of Genetic Algorithm may come across in solving scheduling problem in multi-Job shop. To avoid those unhealthy tendencies, this paper introduced the Dynamical Niche Sets-based Cooperative Evolutionary Algorithm model.In the Algorithm, Process-based chromosome encoding method was used; the crossover operator and mutation operator were designed to adjust operation sequences and choose process routes. The cooperative scheduling problem in multi-Job shop was solved using dynamical niche sets technology and multi-population cooperative evolution method. The Experiment result shows the proposed method has good advantages.

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引用本文

罗书强,赵鹏,张根保.车间生产调度中动态小生境协同进化算法[J].重庆大学学报,2011,34(12):96-101.

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