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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明公开一种考虑加班的无拖期JobShop调度问题求解方法及系统，所述方法包括：进行遗传算法的种群初始化；采用具有重构规则的多阶段解码策略对各个染色体进行适应度评价；判断是否满足迭代终止条件，若是，输出最优解并结束运算；若否，将当前迭代产生的最优解输入到模拟退火算法中进行局部搜索优化；基于模拟退火算法的最优解，在当前种群中进行遗传算子的选择操作、交叉操作、变异操作，生成下一代种群；进行下一代种群的适应度评价，迭代运算直到满足迭代终止条件，输出全局最优解。本发明将结合重构规则的多阶段解码方法和基于调度规则的种群初始化方法用于改进的遗传模拟退火算法中，可获得无拖期约束下更小的总提前和加班成本的可行解。
主权项：1.一种考虑加班的无拖期JobShop调度问题求解方法，其特征在于，所述方法包括：S1、基于工件编号进行染色体编码，采用基于调度规则的初始化方法进行遗传算法的种群初始化；S2、以总提前完工成本和总加班成本最小为目标函数，采用具有重构规则的多阶段解码策略对各个染色体进行适应度评价；S3、判断是否满足迭代终止条件，若是，输出最优解并结束运算；若否，将当前迭代产生的最优解输入到模拟退火算法中进行局部搜索优化，输出模拟退火算法的最优解；S4、基于模拟退火算法的最优解，在当前种群中进行遗传算子的选择操作、交叉操作、变异操作，生成下一代种群；S5、返回步骤S2进行下一代种群的适应度评价，迭代运算直到满足迭代终止条件，输出全局最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种考虑加班的无拖期Job Shop调度问题求解方法及系统
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