基因演算法解决单机排程问题：最小化总延遲与工作数量

"这篇硕士论文主要探讨了使用基因演算法解决单机排程问题，以达到最少延迟工作数和总延迟时间最小化的目标。作者赖郁玲在指导教授曾文宏的指导下，针对生产调度这一制造业关键环节的复杂性，提出了一种新的优化方法。论文指出，传统的最佳解求解方式在实际应用中不切实际，因此转向启发式方法，如基因演算法，来寻求近似最优解。 论文首先介绍了单机排程问题的背景，强调了在有限时间内找到最佳解决方案的必要性。为了解决最少延迟工作数的问题，论文引用了Moore提出的多项式算法，计算出单机排程问题的最少延迟工作数NT。随后，结合基因演算法和工作分割的概念，对双目标问题进行了处理。通过实验，结果显示本文提出的基因演算法在求解质量和时间上优于Moore算法，并且发现突变率对算法性能有积极影响，而交配率的影响不显著。 关键词包括：基因演算法、Moore演算法和工作分割。论文的结论证实了基因演算法在解决此类排程问题上的优越性，其求解效率和结果质量都超过了Moore算法。这为实际生产环境中快速有效地制定生产计划提供了新的工具和思路。"