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基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究
柔性作业车间调度问题是制造企业中至关重要的一个问题，因为高效的调度可以大大提高生产效率和利润。而遗传算法是一个可行且有效的解决方法。本文将介绍该问题及其解决方案，着重讨论改进遗传算法在该问题中的应用。
一、柔性作业车间调度问题
柔性作业车间调度问题(Flexiblejobshopschedulingproblem,FJSP)是一种NP-hard问题，它涉及到多个作业和多个机器，每个作业需要在多个机器上完成。问题的目标是将所有作业尽可能快地分配到机器上，并且满足每台机器的能力和限制条件。解决该问题可以最小化生产时间和成本，并提高制造企业的竞争力。
二、遗传算法
遗传算法(Geneticalgorithm,GA)是一种优化算法，模拟了自然界中的遗传、对换、变异、适应度等基本操作，通过对种群的随机变异和自然选择，逐代迭代找到问题的局部或全局最优解。
遗传算法的基本操作包括以下几个步骤：
1.随机生成初始种群，每个个体代表一个可行解；
2.计算每个个体的适应度值，将适应度值高的个体保留，适应度值低的个体淘汰；
3.根据适应度值高低，采取选择、交叉、变异操作，生成新的个体以更新种群；
4.重复执行2、3步骤，直到达到终止条件。
由于遗传算法具有较好的随机性和全局搜索能力，因此在复杂问题中应用广泛。在FJSP问题的解决中，也有许多研究使用遗传算法进行求解。
三、改进遗传算法在FJSP中的应用
尽管遗传算法在FJSP的求解中取得了不错的结果，但在大规模问题上还存在一些问题。例如，存在收敛速度慢、局部最优解等问题。因此，人们对遗传算法进行了许多改进，以提高算法的求解能力。
1.编码方式的改进
传统的遗传算法采用二进制编码，将调度问题转化成求代表该调度序列的01串的最佳解，但这种编码方式不适合FJSP问题。因此，人们提出了一种新的编码方式，称为基因-染色体编码法(Job-chromosomeencodingmethod)。
基因-染色体编码法将每个作业和机器看作一个基因，将每个机器作为一个染色体表示整个调度序列。每个染色体表示一个可行解，其中每一个基因分别表示每个作业在这个机器上的加工情况。这种编码方式比二进制编码更符合FJSP问题的特点，并且能够减少决策变量的数量，从而提高初始种群的质量。
2.选择策略的改进
传统的遗传算法采用轮盘赌选择或锦标赛选择，但这种选择策略可能存在局部最优解的问题。因此，人们提出了一种新的选择策略，称为熵权重选择(Entropyweight-basedselection)。熵权重选择根据个体的适应度值计算其权重值，并根据权重值进行选择，以保持种群的多样性。该方法能够保持适应度函数的单调性和种群的多样性，有效避免了局部最优解。
3.变异策略的改进
传统的遗传算法采用随机变异或位变异，但这种变异方式可能会导致多个子代产生相同的解，因此人们提出了一种新的变异策略，称为移位变异(Shift-basedmutation)。移位变异不仅可避免重复，还能够增加种群的多样性。该操作将随机选择的基因移动到其他顺序位置上，并更新染色体，以产生有区别的新子代。
四、结论
FJSP问题是制造企业中的一种重要问题，采用遗传算法是一种有效的解决方法。但遗传算法在大规模问题上存在一些问题，因此对其进行改进，如改变编码方式、选择策略和变异策略等，可以提高算法的求解能力。在改进遗传算法的基础上，可以对FJSP问题进行快速而准确的求解，为制造企业提高生产效率和利润做出贡献。