种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...1
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题之算法原理 前言过去小编简单了解过作业车间调度问题（JSP），这两个月简单接触了柔性车间调度问题（FJSP），但是因为一些原因打算暂时研究到这里。在研究的时候，小编发现网上这方面的中文资源不多，那么秉持着普度众生的原则，就在这里和大家分享一下最近研究的一些成果。柔性作业车间调度问题介绍之前我们曾经做过车间调度问题（JSP）的内容，相关可以看这篇文章：这里再简单介绍一下FJSP：集合表示一系列相互独立的工件，任一工件需要经过等一系列工序的加工方可完成，工序之间按照固定的加工顺序依次完成。集合表示可用的加工机器，表示工件的第道工序，可以在可用机器集合中的任意机器上进行加工。每道工序的加工时间与加工机器相关。一道工序一旦开始加工，就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻，所有工件和机器都是可用的。一般来说，该问题的目标是最小化Makespan，通常用L来表示，即从开......阅读全文
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-1
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题之算法原理 前言过去小编简单了解过作业车间调度问题（JSP），这两个月简单接触了柔性车间调度问题（FJSP），但是因为一些原因打算暂时研究到这里。在研究的时候，小编发现网上这方面的中文资源不多，那么秉持着普度众生的原则，就在这里和大家分享一下最近
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-2
表b的OS String和MS String代表染色体编码。在这里插入图片描述OS String中有N个数字（N代表总工序数），每一位数字代表一道工序对应的工件。简单的说，在decode的过程中，优先安排靠左的工件到对应机器上。同一数字出现的次数代表工件的第k道工序，例如第一个“1”
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-3
JBX非常类似：将工件随机分配成两组，Jobset1和Jobset12；将P1中属于JS1的部分插入O1相同位置处，P2中属于JS2的部分插入O2相同位置中；将P2中属于JS2的部分按顺序插入O1的空余位置中（如图所示），P1则插入O2中。MSMS更简单，随机选择两个位置，如图所示，属于范围
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-1
大家好，在上一篇文章中，我们介绍了FJSP问题以及HA算法的GA部分。这一篇文章主要介绍嵌套在其中的Tabu Search部分。种群进化＋邻域搜索的混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－算法介绍Tabu部分原论文没有很详细的描述，因此很多内容是小编收集各方资料，查阅其他相关文
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-3
Tabu3－基于甘特图的JSP N1邻域前面的tabu2是一种FJSP的邻域结构，搜索的是插入不同机器的解空间。如果不插入不同机器呢？很显然，问题转化为JSP。因此，小编在咨询了一些专业人士后，打算尝试加入JSP的tabu search。JSP的tabu邻域比FJSP多一些，比较知名的有N1，N4，
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-2
边有两种类型，一种是machine arc（也叫disjunctive arc），由同一机器上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中彩线部分表示machine arc。另一种是job arc（也叫conjunction arc），由同一工件上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中黑色
混合算法求解作业车间调度问题代码解读+完整JAVA代码
前两篇文章中，我们介绍了FJSP问题，并梳理了一遍HA算法。这一篇文章对小编实现的（很乱很烂的）代码进行简单解读。往期回顾：种群进化＋邻域搜索的混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－算法介绍混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－禁忌搜索部分代码下载请关注公众号，后台回
遗传算法的主要应用领域介绍
函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结
进化算法可解决风电机选址问题
据美国物理学家组织网报道，澳大利亚阿德莱德大学的计算机科学家们日前宣称，通过进化算法(Evolutionary Algorithms，EA)可以更高效、精确的完成风力涡轮机的选址工作，这些位置信息都通过精确计算得来，是最优化的结果，可使安置其上的风电场获得更高的发电效率。 负责该项研究的阿德
遗传算法的概念和应用
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,