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搜索资源 - genetic algorithm and job shop
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遗传算法在车间作业调度中的应用，不错的文章，希望对大家有帮助-Genetic Algorithm in Job Shop Scheduling application, the article is true, and I hope to be helpful
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车间作业调度问题遗传算法，可以生成调度甘特图。-Job-shop scheduling problem genetic algorithm, can generate Gantt scheduling.
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Java based Genetic algorithm for solving benchmark Job shop problem. The source code is developed in NetBeans environment
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用遗传算法解决作业车间调度问题。作业车间调度可描述为集合{J，M，Op，T}(其中:J代表工件，M代表机器，Op代表工序，T代表工件的加工时间)，即如何将工件的工序按照合理的顺序分配到机器上，以达到目标函数的要求。-Using Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problems. Job shop scheduling can be described as a set {J, M, Op, T} (where: J on behalf of t
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用matlab编写的车间作业调度的遗传算法程序-Written by matlab genetic algorithm for job shop scheduling procedures
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车间作业调度问题遗传算法,程序还将绘出三副图片：两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图）-Genetic algorithm for job shop scheduling problem, the program will draw three pictures: two convergent graphs and Gantt (schedule timing diagram of the workpiece)
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本代码是利用遗传算法解决简单的JOB—SHOP型的生产调度问题。代码简单，且已经过调试，可以正常运行，C++及遗传算法的初学者可以参考！-This code is the JOB-SHOP-type production scheduling problems using genetic algorithms to solve simple. Simple code, and have been debugging the normal operation of OK, C and Geneti
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针对带有交货期窗口硬约束，并对提前/拖期零件进行惩罚的一类作业车间调度问题，设计了一种改进型遗传算法EGA。交货期窗口硬约束是指每个零件均有交货期和deadline，零件可以在交货期后完工，但绝不能超出deadline。EGA采用“逆向后推”和“顺向前拉”相结合的两阶段求解策略。针对部分染色体在解码过程中违反交货期窗口硬约束而产生非法解的问题，采用基于关键路径的染色体修复方法来调整染色体基因序列，以期实现在满足交货期窗口硬约束的同时降低零件拖期成本；在保持第一调度阶段拖期成本不变的基础上，采用基
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使用遗传算法和粒子群算法共同解决混合车间作业调度问题的文章-The use of genetic algorithm and particle swarm algorithm to solve the articles of the Hybrid Job Shop Scheduling Problem
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流水线型车间作业调度问题可以描述如下：n个任务在流水线上进行m个阶段的加工，每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器，并且同一阶段上各机器的处理性能相同，在每一阶段各任务均要完成一道工序，各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工，已知任务各道工序的处理时间，要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况，使得调度指标(一般求Makespan)最小。下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码，属于GreenSim团队原创作品，博客上发布的是不完
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Genetic algorithm to solve job shop scheduling ,,using matlab environment and scheduling job ,machine,tasks and the like ,,because of Genetic Algorithm can give optimal solution ,we use it and initialize it with a population and generation
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该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。-The algorithm is the deformation function sigmoid function is applied to the adaptive genetic algorithm
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为了解决考虑生产总成本的车间调度问题，对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成
本的车间调度问题进行了研究，提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的
编码、初始化、选择、交叉和变异操作，通过与基本遗传算法的仿真比较，验证了该算法在收敛速度
和最优解值上的优越性。
-In order to solve the job shop scheduling problem considering the total production cost, the process
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用遗传算法实现job-shop的过程，包含6X6和10X10的job-shop的案例-Genetic Algorithm realization process job-shop, including 6X6 and 10X10 the job-shop case
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the o
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matlab的安装包附带教程。记得你安装在制定文件下(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the objects in a limited production workshop. The job shop layout optimizati
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用遗传算法解决简单的JSP问题，即作业车间调度问题，并可绘制流程图。(The genetic algorithm is used to solve the simple JSP problem, that is, the job shop scheduling problem, and can draw the flow chart.)
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基于遗传算法的车间调度的MATLAB实现，很好改进，实用(MATLAB implementation of job shop scheduling based on genetic algorithm is very good and practical.)
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多工序多设备的生产车间调度问题，采用的是精英保留策略的遗传算法(A genetic algorithm based on elite reservation strategy is adopted for multi-process and multi-equipment job shop scheduling problem.)
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