对于大规模订单调度问题,由于订单数量大及加工工艺复杂等原因,会导致运算过程中涉及数据量大,过程复杂,稳定性差,容易陷入早熟,为了提高种群的多样性,使其不被局部优解限制,文章运用可重生思想对遗传算法进行改进,利用其重生机制跳出原有循环,不断更新,获得更优的解,并且运用工厂实际订单案例进行分析表明是有效的,尤其在处理大规模订单案例时,基于可重生思想的遗传算法的计算时间和订单完成率是优于标准遗传算法和标准粒子群算法的。
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