基于改进遗传算法的作业车间调度优化方法研究_翟所霞

资 源 简 介

基于改进遗传算法的作业车间调度优化方法研究_翟所霞

详 情 说 明

本文探讨了基于改进遗传算法的作业车间调度优化方法研究。作业车间调度问题作为制造业中的经典难题，其目标是通过合理安排生产任务的执行顺序来优化生产效率。翟所霞的研究聚焦于如何利用改进的遗传算法来解决这一问题。

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化算法，已经被广泛应用于各类调度问题。文章重点分析了标准遗传算法在处理复杂车间调度问题时存在的局限性，如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。针对这些不足，作者提出了一系列改进措施，包括采用新的编码方式、设计更有效的适应度函数、改进选择算子以及引入局部搜索策略等。

这些改进使得算法在解决作业车间调度问题时展现出更好的性能。通过仿真实验和实际案例验证，改进后的遗传算法在求解质量、收敛速度和稳定性方面都取得了显著提升。该研究为制造业生产调度提供了新的优化思路，对提高企业生产效率和资源利用率具有重要参考价值。