牛 琳

(海南医学院 医学信息学院，海口 571100)

改进的初始种群的遗传算法在柔性车间调度中的应用

牛 琳

(海南医学院 医学信息学院，海口 571100)

针对柔性作业车间调度中单纯的遗传算法容易陷入局部陷阱问题，结合柔性作业车间调度的特点，采用模拟退火算法融合遗传算法对调度领域进行了研究。应用模拟退火算法能跳出局部陷阱的能力及克服了遗传算法过早熟的现象，很大程度上降低算法的收敛速度，同时提高了全局的收敛性。基于Matlab2012b软件编程实现混合调度算法，文中仿真实例用混合调度算法，将结果与单纯的遗传算法得到的结果进行比较，证明了混合算法的优势。

遗传算法；柔性作业车间调度；初始种群

0 引言

柔性工作车间调度问题( Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP)[1]，FJSP也称为工件的排序问题。其分析与研究目的在于企业实现效益最优化—对加工工序进行高效排序，在约束条件下，使得所选择的某个性能指标达到最优状态。遗传算法的鲁棒性好，通用性和计算性能强大，因此较多的用在FJSP的问题中。但在实际应用时由于收敛条件难以保证，所以目前国内外很多文献对遗传算法求解FJSP问题提出了改进策略。例如，欧阳珍，狄瑞坤[2]融入模拟退火算法，提高了种群个体的多样性。柳青红等[3]提出了基于禁忌搜索的遗传交叉算子，改进收敛速度。Zhang H P, Gen M[4-6]提出了一种多阶段遗传算法有效的改进了局部收敛问题。KACEM I，HAMMADI S, BORNE P[7-8]将遗传算法与模糊理论相融合并应用于柔性作业车间调度问题。……