基于机器学习的改进遗传算法在车间调度中的应用  

Application of Machine Learning-based Modified GA in Job-shop Scheduling

作　　者：常征[1] 黄明[2] 梁旭[2] 

机构地区：[1]山东理工大学物理系,邮政编码淄博255013 [2]大连铁道学院电气信息分院

出　　处：《机械制造》2004年第11期47-48,共2页Machinery

基　　金：辽宁省基金资助项目(编号:20022114)

摘　　要：将机器学习原理应用到解决车间调度问题的遗传算法中,使初始种群中的每条染色体都具有较高的适值,从而使得进化过程在经过很少的迭代次数后即可达到稳定,同时避免了最优解的丢失问题。

关 键 词：机器学习 车间调度 丢失 改进遗传算法 进化过程 迭代次数 最优解 初始种群 

分 类 号：TH166[机械工程—机械制造及自动化] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]