并行机器调度问题的遗传算法解决方法

"该论文研究了在并行机器调度问题中如何解决带有资源约束的多目标优化问题。具体而言，它关注的是双目标优化，即最小化总延迟时间和最大完工跨度，同时考虑了工件类别和单一资源限制的情况。文中提出了一种基于遗传算法的解决方案，采用两两竞赛的选择算子、聚集度和违约度来处理多目标约束优化问题。通过对比修正后的最早截止日期调度（EDD）、最晚开始时间调度（LPT）和最短加工时间调度（SPT）的方法，实验结果表明，提出的遗传算法在各个单目标性能上能提升3%至37%。" 这篇论文的核心是针对带资源约束的并行机器多目标调度问题设计的一种遗传算法。并行机器调度问题是一个经典的优化问题，在制造业、物流和其他领域有广泛的应用。在这种情况下，多台机器可以同时处理不同的任务，但受到资源限制，例如特定机器只能处理特定类型的工件或具有有限的工作能力。 遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化方法，适合解决复杂和多维度的优化问题。在本文中，遗传算法被用来寻找满足所有目标（总延迟和最大完工跨度最小化）的最优调度方案。选择算子是遗传算法中的关键部分，它决定了哪些个体将进入下一代。两两竞赛选择算子是其中的一种，它通过随机选取两个个体进行比较，优胜者被选入下一代。 聚集度和违约度是解决多目标优化问题时引入的概念。聚集度用于保持种群多样性，防止早熟收敛，而违约度则衡量解决方案对约束的违反程度，确保生成的解在可行域内。 论文通过随机订单的测试验证了该遗传算法的有效性，与传统的调度策略（如EDD、LPT和SPT）相比，提出的算法在各种目标指标上表现更优。这些改进表明，该遗传算法能更好地平衡多目标之间的冲突，为实际生产环境中复杂调度问题的解决提供了新的思路和工具。