【摘 要】
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首先,作者对Job-shop调度问题的研究现状、遗传算法的思想及其研究现状、遗传算法在Job-shop调度问题的研究现状及存在的问题等方面进行全面综述,并提出课题的来源.其次,给出
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首先,作者对Job-shop调度问题的研究现状、遗传算法的思想及其研究现状、遗传算法在Job-shop调度问题的研究现状及存在的问题等方面进行全面综述,并提出课题的来源.其次,给出两种不同的编码机制,同时也给出相应的解码、杂交、变异方法.再次,定义什么是最优保存遗传算法EGA,什么是定界最优保存遗传算法BEGA;将具有相同群体最优值的群体集合作为一个记,该文用这些状态组成的Markov链证明典型遗传算法CGA收敛不到全局最佳解,而EGA,BEGA能收敛到全局最优解;在BEGA中加入一种调节算法形居改进的BEGA;算法用Visual BASIC 5.0实现,论文中只给出简单流程图和少数几个子程序.最后,将论文的实验结果同近期文献中相同例子的结果相比较,可以看出作者的实验结果有了大幅度提高,收敛速度也加快.
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