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基于DEA混合算法的模糊车间作业计划问题的研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 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]南京工程学院经济管理学院,南京211167, [2]合肥工业大学管理学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671096); 江苏省教育厅高校哲学社会科学基(09SJD630036); 南京工程学院校级科研基金资助项目(QKJA2009015)
中文摘要:

针对以最小化制造跨度为目标,具有模糊加工时间的车间作业计划问题,采用梯形模糊数来表征时间参数,并应用可能性理论,在此基础上构建车间作业计划问题目标函数。为了对模糊环境下的车间作业计划问题进行有效求解,给出了一种DEA-GA混合求解算法,混合算法采用了DNA进化算法的分裂、变异和水平选择算子,然后利用遗传算法的交叉算子实现个体之间的交互,避免早熟收敛。仿真实验表明,该算法高效可行,与GA等优化算法相比,具有更快的收敛速度。

英文摘要:

This paper studied the job-shop scheduling problem which had fuzzy operation time and aimed at minimizing makespan. For this problem,it introduced trapezoidal fuzzy number to denote time parameters,on which the aim function was constructed. After that,proposed a hybrid DNA evolutionary algorithm integrating the mechanism of DNA evolutionary algorithm with genetic algorithm to get perfect scheduling scheme. To escape immature convergence,combined the crossover operator of genetic algorithm with the operators in DNA evolutionary algorithm,including the division,level selection,mutation operators. Moreover,simulation results show that this algorithm is feasible and effective. Compared with other optimization algorithms such as GA,it has rapid convergence ability.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049