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解家纺企业生产计划问题的并行混合遗传算法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学之江学院,浙江杭州310024, [2]南京师范大学数学与计算机科学学院,江苏南京210097
  • 相关基金:国家自然科学基金(40405019);浙江省教育厅基金(20051436) 研究方向为并行计算,保结构算法及其应用.
中文摘要:

为解决家纺企业的实际车间批量生产计划问题,提出了一个基于自然编码的混合遗传算法。此算法具有如下特点:一方面编码方式能有效地反映调度方案;另一方面对每子代得到的调度方案利用爬山算法对其进行了局部调整,大大加快了收敛速度。同时为了更好地适应调度实时性和解大型企业此类问题的需要,基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明,此算法是有效的,有着较高的并行性,并能适用于解大型此类企业车间批量生产计划问题,在实际应用中有着较广阔地应用前景。

英文摘要:

In order to solve workshop mass production planning problem in a kind of textile enterprises, a hybrid genetic algorithm based on natural coding method was suggested. The algorithm has the following characteristics: on one hand, its coding method can effectively reflect the virtual scheduling policy; on the other hand, a climbing method is adopted to adjust its local solutions to speed its convergence. Meanwhile, under the mode of master-slave control networks, a parallel hybrid genetic algorithm is applied in order to adapt to lager scale and real-time scheduling problems of these enterprises. The computational results show that it is effective, and has much better parallel characteristics. In a word, the method can be applied to solve larger scale workshop mass production planning problems of this kind of textile enterprises and a much better prospect of application can be optimistically expected.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729