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遗传算法及其在生产调度中的应用作者：李强学位授予单位：山东大学参考文献(34条)1.HollandJAdaptationinNaturalandArtificialSystems19752.RechenbergLEvolutionstrategie:OptimieriungtechnischerSystemenachPrinzipienderbiologischenEvolution19733.SchwefelHEvolutionandOptimumSeeking19954.FogelL.OwensA.WalshMArtificialIntelligenceThroughSimulatedEvolution19665.KozaJRGeneticProgramming19926.ConwayRN.MaxwellWL.MillerLWTheoryofScheduling19677.MillerRE.ThatcherJWComplexityofComputerComputations19728.McKayKN.WiersVCSUnifyingtheTheoryandPracticeofProductionScheduling1999(04)9.MichalewiczZGeneticAlgorithm+DataStructure=EvolutionaryPrograms199610.张文修.梁怡遗传算法的数学基础200311.徐宗本.张讲社.郑亚林计算智能中的仿生学:理论与算法200312.GoldbergDE.KorbB.DebKMessygeneticalgorithms:motivation,analysisandfirstresults198813.SchraudolphNN.BelewRKDynamicParameterEncodingforGeneticAlgorithms1992(01)14.EshelmanL.SchafferJDReal-codedgeneticalgorithmsandinterval-schemata199315.DavisLHandbookofGeneticAlgorithms199116.PotterMA.DeJongKAThecoevolutionofantibodiesforconceptlearning199817.WhitleyD.MathiasK.FitzhornPDeltacoding:aniterativesearchstrategyforgeneticalgorithms199118.TsutsuiS.FujimotoY.GhoshAAForkinggeneticalgorithms:GAswithsearchspacedivisionschemes199619.B(a)ckT.SchwefelHPAnOverviewofEvolutionaryAlgorithmsforParameterOptimization1993(01)20.FooYS.TakefujiYStochasticneuralnetworksforsolvingjob-shopscheduling198821.YangS.WangDAnewadaptiveneuralnetworkandheuristicshybridapproachforjob-shopscheduling2001(10)22.YamadaT.RosenBE.NakanoRAsimulatedannealingapproachtojob-shopschedulingusingcriticalblocktransitionoperators199423.SzuH.HartleyRFastsimulatedannealing1987(3-4)24.RaaymakersWHM.HoogeveenJASchedulingmulti-purposebatchprocessindustrieswithno-waitrestrictionsbysimulatedannealing2000(01)25.ChangT.YihYConstructingafuzzyrulesystemfromexamples1999(02)26.TsutomuK.HiroakiIAnopenshopschedulingproblemwithfuzzyallowabletimeandfuzzyresourceconstraint2000(01)27.StarkweatherS.WhitleyD.MathiasKSequenceschedulingwithgeneticalgorithms199228.AmancioS.AntonioDGlobaloptimizationofenergyandproductioninprocessindustries:Ageneticalgorithmapplication1999(04)29.BierwirthC.MattfeldDCProductionschedulingandreschedulingwithgeneticalgorithms1999(01)30.ShafaeiR.BrunnPWorkshopschedulingusingpractical(inaccurate)data.Part3:aframeworktointegratejobreleasing,routingandschedulingfunctionstocreatearobustpredictiveschedule200031.庞哈利柔性Jobshop集成化计划调度模型及其求解算法[期刊论文]-控制与决策2003(1)32.HoYC.MoodieCLSolvingcellformationproblemsinamanufacturingenvironmentwithflexibleprocessingandroutingcapabilities1996(10)33.BierwirthC.MattfeldDC.KopferHOnpermutationrepresentationsforschedulingproblems199634.KimYK.ParkK.KoJAsymbioticevolutionaryalgorithmfortheintegrationofprocessplanningandjobshopscheduling2003(08)相似文献(5条)1.期刊论文衣法臻.胡恒章.周荻采用共生进化算法的模糊控制器参数寻优方法-电机与控制学报2003,7(1)为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢,以及模糊规则基维数爆炸问题,采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想相结合,进行模糊控制器的自动设计.提出了模糊规则分类形成子种群、多种群并行进化的遗传算法.此方法可以极大的减小编码规模,提高参数寻优的搜索速度.仿真结果表明,该方法寻优搜索速度快,设计出的控制器控制效果好.2.期刊论文衣法臻.胡恒章.周荻采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法-系统工程与电子技术2003,25(6)为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢,以及模糊规则基维数爆炸问题,采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想进行模糊控制器自动设计.提出了模糊规则分类形成子种群,多种群并行进化的遗传算法.用这种方法可以同时设计模糊控制器的结构和参数,极大地减小编码规模,提高搜索速度.对车-杆平衡系统的控制仿真实验表明,该方法寻优搜索速度快,设计出的控制器控制效果很好.3.期刊论文苏兆锋.邱洪泽.SUZhao-feng.QIUHong-ze求解柔性作业调度的共生进化算法-计算机工程2008,34(1)在柔性作业处理系统中,运行操作的机器、操作运行顺序及完成特定加工的操作集等均可含有柔性,作业调度的最优性依赖流程设计的结果.该文在共生遗传算法求解此问题的基础上,定义了一种新的适应度函数,将个体所参与的所有组合解的算术平均值作为此个体的适应度.引进较优的遗传交叉方法.仿真结果证明,新的适应度函数表现优异,对给定的复杂调度问题得到了更好的解.4.期刊论文苏兆锋.邱洪泽.SUZhao-feng.QIUHong-ze共生进化算法母体选择策略性能研究及改进-计算机工程与应用2009,45(11)轮盘赌在传统遗传算法中能加快进化速度和提高解质量,以共生进化算法求解一个复杂的柔性作业调度为例,跟踪共生种群进化过程.研究轮盘赌在以求得最优组合为目标的共生进化算法中对种群进化速度、种群多样性以及解质量的影响.为提高种群进化的解质量,引入了Worst策略.仿真实验表明,轮盘赌在共生进化算法中的应用不能促进解质量的提高,Worst策略能有效调节种群的进化速度并能提升解质量.5.会议论文苏兆锋.邱洪泽利用共生进化算法求解流程设计和作业调度2005在柔性处理系统中，流程设计和作业调度两个问题密不可分，调度的最优性依赖流程设计的结果。本文论述了利用共生进化算法将二者放在一起进行处理，并在共生算法中引入自适应，提出并实验尝试了两种新的自适应算法思想，继而研究了自适应算法在多种群中的应用效果。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：bf9eb98b-4c33-481d-af9d-9e02015feb45下载时间：2010年10月1日