单机订单接受与调度的多样性控制遗传算法

在本文中，针对生产系统中的重要议题——订单接受与调度问题，特别是在考虑单台机器上的特定约束，如释放日期、迟到惩罚以及序列依赖设置时间的情况下，作者提出了一个新颖的多样性控制遗传算法（Diversity Controlling Genetic Algorithm，DCGA）。该算法的核心在于维护一个在搜索过程中具有丰富多样性的种群，通过生存选择策略兼顾个体的适应度和多样性。 在传统遗传算法中，仅依据适应度进行种群更新可能导致算法陷入局部最优解，而DCGA则引入了多样性考量。在每个迭代阶段，不仅根据个体的解决方案（如总成本或完成时间）即其适应度进行选择，还会评估种群内个体间的相似性，以防止种群趋同。通过这种方式，算法能够在保持有效解决方案的同时，探索更广泛的解空间，增加了找到全局最优解的可能性。 具体实现上，DCGA包括以下几个关键步骤： 1. 初始化：随机生成一组初始解，代表不同的订单安排。 2. 适应度评估：计算每个个体（订单安排）的适应度值，通常涉及满足客户要求、遵守释放日期、避免高额迟到罚款以及最小化设置时间的影响。 3. 多样性评估：通过某种度量方法（如Hamming距离或欧几里得距离）确定个体间的差异，确保种群多样性。 4. 生存选择：在适应度和多样性两个维度上对个体进行评价，选择出既有较高适应度又具有足够差异性的个体进入下一轮。 5. 交叉和变异：通过遗传操作（如单点交叉和变异）生成新的解，同时保持部分父代特征以维持多样性。 6. 迭代过程：重复以上步骤直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或适应度阈值）。 DCGA的优势在于它能够在解决复杂问题时保持种群的多样性，避免过早收敛，并且能够适应顺序依赖的设置时间约束，提高整体的调度效率。此外，由于采用的是开放获取的 Creative Commons Attribution 许可证，研究人员可以自由地使用、分发和复制这篇论文，推动该领域的进一步研究和发展。 总结来说，这篇文章提供了一种有效的策略，将遗传算法与多样性控制相结合，以优化订单接受和调度问题的解决方案，这在实际生产环境中具有显著的实际应用价值。