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摘要
自动化制造最小完工时间调度是一个典型的组合优化问题。本文提出一种模拟退火遗传算法,应用于自动化制造最小完工时间调度优化。以最小化时间为目标代价函数,通过遗传算法的复制、选择和变异操作来实现大范围的全局搜索,通过仿真退火算法的逐步降温实现小范围的局部搜索,并行实现方案加速了其求解的速度。与模拟退火算法和遗传算法相比:该算法在解的质量、收敛速度和运行时间上均具有一定的优势。
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自动化制造最小完工时间调度是一个典型的组合优化问题。本文提出一种模拟退火遗传算法,应用于自动化制造最小完工时间调度优化。以最小化时间为目标代价函数,通过遗传算法的复制、选择和变异操作来实现大范围的全局搜索,通过仿真退火算法的逐步降温实现小范围的局部搜索,并行实现方案加速了其求解的速度。与模拟退火算法和遗传算法相比:该算法在解的质量、收敛速度和运行时间上均具有一定的优势。
