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摘要：本发明公布了一种基于IGA液压泵试验任务调度管理优化方法，该方法应用于试验任务中多个元素集合，以获取最优任务调度方案，步骤如下：设置遗传算法参数；染色体编码和产生初始种群；计算初始种群的最小化完工时间以及适应度，采取转盘赌法进行选择；对选出的染色体进行交叉和变异操作，产生下一代群种；提取当中最优染色体，Gen加1，判断是否满足终止条件或Gen为MaxGen，若是，输出最优染色体的最小化最大完工时间和预调度甘特图，若不是，采用精英保留策略对最优染色体保留，下一代种群中选出合适个体作为新的初始种群，重复操作。本发明提高试验任务的信息化和试验管理效率，避免遗传算法陷入局部最优解问题，提高算法收敛速度和搜索最优解效率。

主权项：1.一种基于IGA液压泵试验任务调度管理优化方法，应用于试验任务中的待试验样件数的集合J＝{J1，J2，...，...，Jn}、任意样件i的工序集合Oi＝{Oi1，Oi2，...，...，Oij}和参与试验设备数的集合M＝{M1，M2，...，...，Mm}，通过遗传算法IGA求得试验任务的最小化最大完工时间，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、设置遗传算法的基本参数：种群规模Popsize、交叉概率Pc、最大迭代次数MaxGen、变异概率Pm，设置终止条件的最小最大完成时间值，令当前迭代次数Gen为0；步骤2、根据步骤1给定的popSize限定初始种群中的个体数量，基于双层编码规则，采用随机初始化法生成初始种群，利用限制算子将初始种群引导向优化方向进化；其中，所述初始种群的个体的染色体包括2个基因串，分别为工序排序层OS和设备分配层MA；步骤3、将初始种群输入到试验任务调度模型中，获取所有个体的最小化最大完工时间，并计算所有个体的适应度，并根据适应度大小，通过转盘赌法进行选择操作，筛选出下一代的染色体；步骤4、对筛选出的染色体进行交叉和变异操作，并由限制算子约束校对，以获得下一代种群；步骤5、提取下一代种群中的最优染色体，并令Gen加1，判断最优染色体的最小化最大完工时间是否满足终止条件，或Gen是否为MaxGen，若是，输出最优染色体的最小化最大完工时间以及对应的预调度甘特图，算法结束；若不是，采取精英保留策略对最优染色体进行保留，接着根据适应度大小，从下一代种群的剩余个体里提取出新的初始种群，跳转到步骤3。

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百度查询： 南京理工大学 一种基于IGA液压泵试验任务调度管理优化方法