遗传算法与神经网络融合解决作业车间调度问题

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"这篇论文提出了一种基于遗传算法的作业车间调度问题的解决方案,由陈浩哲、王晨升等人撰写。他们将标准遗传算法与神经网络相结合,以提高求解质量和收敛效率。" 作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSP)是制造业中的一个经典优化问题,涉及多个工序和机器的排列与协调,以最小化完成所有作业的时间或成本。此问题具有高度的复杂性和NP难度,使得寻找最优解变得极其困难。因此,研究有效的调度策略和算法对于提高生产效率、减少等待时间和成本具有重大意义。 该论文的作者采用标准遗传算法作为基础,遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,通过模拟物种进化过程中的优胜劣汰来寻找问题的近似最优解。然而,标准遗传算法可能会陷入早熟收敛,即过早找到局部最优解而忽视全局搜索空间,这在处理JSP时可能造成解决方案质量下降。 为解决这一问题,论文提出了将神经网络融入遗传算法的思路。神经网络作为一种非线性模型,能够学习并捕获数据中的复杂关系,有助于在求解过程中发现更优解。在该改进算法中,神经网络被用于计算子代的适应度值,即评估个体在当前环境下的优劣程度。结合适应度值,算法可以更加智能地选择交叉点,从而促进种群多样性和进化方向。 实验部分,作者选取了典型的JSP实例MT06,对比了改进算法与标准遗传算法的表现。结果显示,改进后的算法在求解质量和收敛速度上有所提升,验证了神经网络集成的遗传算法的有效性。 这篇论文通过融合遗传算法与神经网络,提供了一种针对作业车间调度问题的创新求解策略,为实际生产环境中的调度优化提供了新的工具和技术。这种方法有望在工业界得到应用,改善生产流程,提高生产效率。同时,这也为未来的学术研究提供了新的研究方向,即如何进一步优化混合算法,以解决更多复杂的调度问题。